1- Docker

 Sanallaştırma

Var olan bir fiziksel sunucu içerisinde birden fazla sanal sunucu oluşturabiliriz. Örneğin windows bir sunucu içerisinde sanal linux oluşturabiliriz. 

Bizim fiziksel sunucumuzun kendisinin çalışabilmesi için bir operating sisteme ihtiyacımız var. Fiziksel sunucunun işletim sistemi sistem kaynağının belli bir kısmını kendisi tüketiyor. 

Sanal Sunucular fiziksel sunucu üzerindeki kaynakları nasıl kullanıyor ? 

Bir sanal makina oluşturduğumuzda bunun içerisine bir işletim sistemi kuruyoruz.

Yukarıdaki görsele baktığımız örneğin windows bir fiziksel sunucumuz olduğunu düşünelim.

Fiziksel sunucumuz içerisinde 10 gb windows için kullanılısın. 2 GB da sanal makinaları kurabilmek için sunucuya indirdiğimiz uygulama olsun. Daha bir fiziksel sunucuya hiç bir sanal makina kurmadığımz halde 12 gb bir alan kullanılamaz durumdadır. 

Daha sonra fiziksel sunucuya sanal sunucu kurmaya başladığımızda her bir sanal sunucuda kendi içinde işletim sistemi bulunduracaktır. Diyelimki her bir sanal sunucu için 8gb alan tahsis etmeye karar verdik. Bu sanal sunucuların zaten 4gb gibi kısmı sanal sunucuya ait işletim sistemi için kullanılacak. 1gb içindeki araçlar için kullanılsa geriye 3GB gibi alan kalıyor. Burada her bir sanal sunucu için ayıracağımız belleğin yarısından fazlası kullanılamayacak duruma geliyor. Ve bu her sanal sunucuda CPU'da tüketiyor.

ÇÖZÜM

Docker: Bir uygulamanın bağımlılıklarını ve kütüphanelerini bir container içerisinde paketleyerek güvenli bir şekilde izole halde çalışması için bir çözüm sağlar.

Örneğin üç farklı teknoloji ile yazılan, derlenen birer projemiz olduğunu varsayalım. Docker bu üç uygulamayı aynı sunucu üzerinde bir birlerinden izole edilmiş şekilde çalışabilmesini sağlayan teknolojidir.

Docker Daemon, docker'a ait bir API'dir ve Rest API ile haberleşir. Client tarafından girilen emir CLI üzerinden  Rest API şeklinde geliyor ve docker daemon bunları işliyor. 

Operating System (İşletim Sistemi), bir bilgisayarda donanım ile yazılım arasındaki etkileşimi yöneten temel yazılımdır. Kullanıcıların programları çalıştırabilmesini, dosyalarla işlem yapabilmesini, cihazların (fare, klavye, disk, ekran vb.) düzgün çalışmasını ve kaynakların (bellek, işlemci zamanı, disk alanı) verimli bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Fiziksel sunucumuz içersinde hali hazırda Operating System(işletim sistemi) bulunmaktadır. Biz OS içerisine DOCKER kuruyoruz. Docker, bizim uygulamalarımızın çalışabilmesi için adı Container olan ortamlar sunuyor.Uygulamalarımızı bu container içerisine ekliyoruz ve başlatıyoruz. 

Container, Docker imageleri alıp kendi içerisinde çalıştırabiliyor.

Docker İmage, uygulamalarımızı ve uygulamaların ihtiyacı olan herşeyi içinde barındıran hazır paketlerdir. 

Docker build, Yeni bir docker image oluşturmak istediğimizde

Docker pull, herhangi bir repositoryden docker image'ı localimize indirilmesi

Docker run, Bir image'in container içerisinde çalıştırılması. Çalıştırmak istediğimiz image localimizde bulunmuyorsa ilk olarak bu image'i repositoryden localimize pull yapar.

Port Yönetimi

Docker Desktop içerisinde bulunan containerların dıış dünyaya yayın yapabilmesi için portlar üzerinde servis yapmaları gerekir. Yukarıdaki görsele bakarsak dış portlar her bir container için uniq olması gerekir fakat iç portlar aynı olabilir. IP Tables route ediyor. İç portlarda çakışma meydana gelmez.

Kafka

Kafka Cluster içerisinde Broker ismi verilen iç sunucular yer alır. Bu sunucular birbirleriyle entegre olabilen paralel çalışabilen küçük sunuculardır. Hem iş yükünü azaltmak hemde kapasiteyi ve performansı arttırmak için kafka cluster içerisine ihtiyaç halinden birden fazla broker eklenir. Bu brokerların birleşmesiyle oluşan yapıya da kafka cluster diyoruz. Kafka cluster içerisindeki bu brokerların birbirlerinden haberdar olabilmeleri, organize olabilmeleri, yeni brokerler geldiğinde onlarında sisteme dahil olabilmesi için bu sistemin yönetilmesi gerekir. Kafka Cluster içerisindeki brokerların yönetilmesi ve organize edilmesi(Her hangi bir brokerin down olması durumunda sistemden çıkarılması ve o broker üzerindeki dataların kaybolmaması, bir broker down olduğunda ana sistemin devam etmesi vb.)  sağlayan yapıda dışarından entegre edilen ZooKeeper'dır. Burada dikkat edilmesi gereken nokta Kafkanın yeni versiyonlarında ZooKeeper yerine Kafka Kraft kullanılmaya başladı. Kraft, kafkanın clusterın içerisinde var olan bir yapıdır. Yani ZooKeeper gibi dışarıdan dahil etmemiz gereken bir yapı değildir. Böylelik kafka cluester, zookeeper olmadan daha lighweight bir yapıya ulaşmış oluyor. Brokerlar'a gelen veriler bir kuyruk sistemine yerleştirilir aynı şekilde rabbitmq'da da gelen mesejlar kuyrukta tutulur. RabbitMQ da gelen mesajlar cachelenir, önbellekte tutulur ve consumerlar tarafından okunduktan sonra silinir. Kafka Clusterda bilgiler storage'da tutulur. Bilgi okunduğunda silinmez kalır. İsteğe göre silinedebilir. 

Broker'a bilgi gönderen Producer ve bu bilgiyi okuyan Consumer olmak üzere iki taraf vardır. Producer bilgiyi broker'a gönderir ve broker bu bilgiyi alır,işler ve belli bir sıraya koyup diske yazar.  Consumer subscrine olduğu topic(kuyruk)'i dinlemeye başlar. Subscribe olduğu topic'e bir mesaj düştüğünde o mesajı alır ve yapması gereken işlemleri yapar. Kafka'da topic, mesajların kategorize edildiği bir "konu"dur. Üreticiler (producers) bu topic'e mesaj (event) gönderir, tüketiciler (consumers) bu topic'ten mesajları okur.

Her topic’in kendine ait bir adı vardır (örneğin: user-created, order-events gibi). Topicler, Güvenliği ve performansı(paralel okuma/yazma için) sağlamak için partition denilen parçalara bölünür.  Bu partitionlar Kafka cluster içerisinde bulunan brokerlara üzerine replikalarıyla birlikte dağıtılır. Böylece her bir partititon birden fazla broker üzerinde bulunur.(aynı şekilde her partitionun replikasıda diğer brokerlara dağıtılır). Herhangi bir broker down olduğunda diğer broker üzerinde bulunan partition replikalar görev alır. 

APACHE KAFKA KURULUM

Apache Kafka kurulumu yaparken bir tane node'un tüm istekleri karşılaması ve bunu diğer nodelara dağıtması gerekiyor. Bütün istekler tek bir noktadan girecek ve tek bir noktadan çıkacak şekilde ayarlanması gerekir. Bunu sağlamak içinde Kafka Cluster içerisindeki node'lardan bir tanesinin master olması gerekiyor ve yapıyı yönetmesi gerekiyor. Gelen istekler hangi brokerlara nasıl dağıtılacak,replikaları nasıl olacak, partitionlara giden bilgiler nasıl toplanacak gibi konfigurasların bir broker tarafından yönetilmesi gerekir. Burada Zookeeper yada Kraft'ın yaptığı şey kafta cluesrer'ın içerisindeki brokerların bir birleriyle aynı networkd üzerinde haberleşebilmesi, ayaktalar mı, çökmüşler mi, hangisi primary,hangisi replika olmalı gibi durumları yönetiyorlar. 

1- Single Node

Bir tane broker ve bir tanede bu broker'ı görüntüleyebileceğimiz UI olacak. Bu UI zorunlu değil. Connection işlemleri, bir topic'e bilgi gönderildiği durumları vs. görebilmemizi sağlıyor. Ayrıca bu brokerin yönetilmeye ihtiyacı olduğu için zookeeper yada kraft bir tanesinin olması gerekiyor

1- Multi Node

Birden fazla broker olacak  ve bu brokerların organize edilebilmesi için mutlaka bir zookeeper yada kraft gerekmektedir. 

Not:

Kafkada bir producer tarafından gönderilen mesajlar topic denen kuyruklara yazılır. Bu topiclerde bir den fazla partitiona bölünüp farklı brokerlara dağıtılır. 

Kafka da Group mantığı vardır. Bir grup altında oluşturulan consumerlar aynı partitionı dinleyemez. Her partition sadece bir consumer tarafından dinlenebilir. Fakat diyelimki 2 adet partition var ve tek bir consumer var. Bu tek consumer bu iki partition altındaki mesajları tüketebilir. 

örneğin 3 adet consumer var 3 adette partion varsa her bir partition sadece bir consumer tarafından dinlenir.

örneğin 4 adet consumer var 3 adette parttion varsa 3 tane consumer kendilerine bir tane partitionı alır ve onu dinler. 4. kalan consumer ise boşta bekler. Diğer partitionlardan okuma yapamaz

Diyelimkli 2 farklı group oluşturduk. Bu iki grupta bir birinden bağımsız olarak aynı partitionları dinleyebilir. Yani broadcast mantığı devreye girer.

.net core kafka config github code

Microservis Pattens

 

İçindekiler

1  Giriş

* Mikroservis Mimarisi Nedir?

* Mikroservislerin Evrimi

* Neden Mikroservisler?

2  Mikroservislerin Temel İlkeleri

* Bağımsız Dağıtım ve Geliştirme

* Küçük, Tek İşlevli Servisler

* Otonom Takımlar ve Organizasyonel Yapı

3  Mikroservis Tasarım Kalıpları

* Veritabanı Tasarım Kalıpları

* Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı

* Veritabanı İşlem Yönetimi

* API Kompozisyon Kalıpları

* API Gateway

* Backend for Frontend (BFF)

* Veri Yönetimi Kalıpları

* CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

* Event Sourcing

* İletişim Kalıpları

* Senkron ve Asenkron İletişim

* Saga Kalıbı

* Dayanıklılık Kalıpları

* Circuit Breaker

* Bulkhead

* Retry ve Timeout

4  Mikroservis Dağıtım Kalıpları

* Bağımsız Dağıtım Stratejileri

* Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Teslimat (CI/CD)

* Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı

5  Anti-Patterns (Karşılaşılan Yanlış Uygulamalar)

* Bağımlı Dağıtım ve Monolitik Mikroservis

* Mikroservis Çeşitliliği Kaosu (Distributed Monolith)

* Tanımsız Sorumluluk Alanları

* Tutarsız Veritabanı ve Veri Yedekleme Sorunları

* Yüksek Bağımlılık ve Bağlam Kayması

* Mikroservislerin Aşırı Bölümlenmesi

6  Performans ve Güvenlik Kalıpları

* Yük Dengeleme ve Ölçeklendirme

* Güvenlik Katmanları ve Uygulamalar

* Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme (OAuth2, JWT)

7  Gözlemlenebilirlik ve İzleme

* Merkezi İzleme Araçları

* Log Yönetimi

* Dağıtık İzleme (Distributed Tracing)

* Sağlık Kontrolleri ve Alarm Mekanizmaları

8  Mikroservis Geliştirme ve Yönetim Araçları

* Docker ve Kubernetes ile Mikroservis Yönetimi

* Servis Mesh (Istio, Linkerd)

* API Gateway Araçları (Kong, NGINX)

9  Sonuç ve Gelecek Beklentileri

* Mikroservislerin Geleceği

* Mikroservis Mimarisi ile Gelen Zorluklar ve Çözümler

Önsöz

Mikroservis mimarisi, yazılım dünyasında hızlıca popüler hale gelmiş ve geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından benimsenmiştir. Özellikle büyük ölçekli ve karmaşık sistemlerin geliştirilmesinde sağladığı esneklik, bağımsız geliştirme ve dağıtım yeteneği sayesinde mikroservisler, modern yazılım mimarilerinin temel taşlarından biri olmuştur.

Bu kitabı yazarken temel amacım, mikroservis dünyasına adım atan veya mevcut sistemlerini mikroservislere dönüştürmek isteyen yazılım profesyonellerine bir rehber sunmak oldu. Mikroservisler, doğru uygulandığında büyük avantajlar sağlarken; yanlış kullanımlarında karmaşık, sürdürülemez ve sorunlarla dolu bir yapıya dönüşebilir. Bu yüzden, sadece "ne yapılmalı" değil, aynı zamanda "ne yapılmamalı" sorularına da yanıt vermeyi hedefledim. Mikroservislerin potansiyelini en iyi şekilde kullanabilmek için hem doğru kalıpları anlamak hem de sıkça yapılan yanlış uygulamalardan kaçınmak kritik önem taşır.

Kitap boyunca, mikroservislerin temel ilkelerinden başlayarak, tasarım ve dağıtım kalıplarına, performans ve güvenlik önlemlerine kadar geniş bir yelpazede bilgi paylaşmayı amaçladım. Ayrıca, sıkça karşılaşılan anti-pattern'leri ve bu yanlış uygulamaların doğurduğu sorunları ele alarak okuyuculara pratik bir bakış açısı sunmayı hedefledim.

Bu kitabı yazarken geçmişte karşılaştığım zorlukları, öğrendiğim dersleri ve başarılı örnekleri detaylı bir şekilde paylaşmaya özen gösterdim. Umuyorum ki bu eser, mikroservis yolculuğunuzda size rehberlik eder ve güçlü, sürdürülebilir ve yüksek performanslı sistemler inşa etmenize katkı sağlar.

Son olarak, bu kitabı yazma sürecinde beni destekleyen aileme, meslektaşlarıma ve arkadaşlarıma teşekkür ederim. Onların desteği olmasaydı, bu kitabı tamamlamak mümkün olmazdı.

Keyifli ve verimli bir okuma süreci geçirmenizi dilerim.

Mikroservis Mimarisi Nedir?

Mikroservis mimarisi, yazılım dünyasında büyük ve karmaşık uygulamaları daha küçük, bağımsız ve yönetilebilir bileşenlere ayırarak geliştirmeyi hedefleyen bir mimari yaklaşımdır. Her bir mikroservis, belirli bir işlevi ya da hizmeti yerine getiren bağımsız bir birim olarak çalışır ve kendi veritabanı ile işletim mantığını içerir. Bu yaklaşımla, uygulamanın tamamı tek bir yapı içinde geliştirilip dağıtılmak yerine, birbiriyle iletişim halinde çalışan ve ayrı olarak yönetilen parçalar halinde inşa edilir.

Geleneksel monolitik mimarinin aksine, mikroservisler kendi bağımsız yaşam döngüsüne sahiptir. Bu, her bir servisin bağımsız olarak geliştirilip dağıtılmasına olanak tanır ve böylece tüm sistemin aynı anda güncellenmesi ya da dağıtılması gerekliliğini ortadan kaldırır. Bu özellik, özellikle büyük ölçekli ve dinamik sistemlerde esneklik, hız ve ölçeklenebilirlik gibi avantajlar sunar.

Mikroservislerin Özellikleri

1. Bağımsızlık: Her mikroservis, bağımsız olarak geliştirilip dağıtılabilir. Bu, bir servisin güncellenmesi veya yeniden başlatılmasının diğer servisleri etkilemeyeceği anlamına gelir.

1. Modülerlik: Her mikroservis, tek bir işlevi veya iş sürecini kapsar. Bu, kodun daha anlaşılır, yönetilebilir ve bakım yapılabilir olmasını sağlar.

1. Teknoloji Çeşitliliği: Farklı mikroservisler, farklı teknolojilerle geliştirilebilir. Örneğin, bir servisin Java ile yazılması diğerinin Node.js veya Python ile yazılmasını engellemez. Her servis için en uygun teknoloji seçilebilir.

1. Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Her mikroservis bağımsız olarak ölçeklenebilir. Bu, yüksek yük altında olan bir servisin diğer servisleri etkilemeden genişletilmesini mümkün kılar.

1. Bağımsız Veri Yönetimi: Mikroservisler, veritabanlarını ve veri yönetim sistemlerini bağımsız olarak kullanabilir. Bu, her servisin kendi veri tabanına sahip olmasını veya belirli bir veri yönetim sistemiyle çalışmasını sağlar.

Mikroservis Mimarisi ve Monolitik Mimarinin Karşılaştırılması

• Monolitik Mimari: Tüm uygulama tek bir kod tabanında geliştirilir ve tek bir yapı olarak dağıtılır. Bu, küçük uygulamalar için uygun olabilir ancak uygulama büyüdükçe güncelleme, hata ayıklama ve dağıtım zorlaşır.

• Mikroservis Mimari: Uygulama, birbirinden bağımsız çalışan mikroservislere bölünür. Her servis bağımsız olarak yönetildiği için ölçeklendirme, bakım ve hata ayıklama süreçleri daha kolaydır. Ancak, servisler arasındaki iletişim, veri yönetimi ve sistemin gözlemlenmesi gibi ek zorluklar içerir.

Mikroservis Mimarisi Kullanımının Avantajları

1. Hızlı Geliştirme ve Dağıtım: Her mikroservisin bağımsız olarak geliştirilip dağıtılabilmesi, geliştirme sürecini hızlandırır. Takımlar, birbirine bağlı olmadan kendi servislerinde çalışabilir.

1. Esneklik ve Hata Toleransı: Bir mikroservis hata yapsa bile tüm sistemin çökmesini engeller. Sorunlu servis izole edilip düzeltilirken diğer servisler sorunsuz çalışmaya devam eder.

1. Teknolojik Çeşitlilik: Her servis, işlevine en uygun teknolojiyi kullanabilir. Örneğin, hızlı veri işleyen bir servis için yüksek performanslı bir dil seçilebilir.

Mikroservislerin Zorlukları

1. Dağıtık Sistem Karmaşıklığı: Mikroservisler, dağıtık sistemler olduğundan, iletişim hataları, veri tutarlılığı ve servis koordinasyonu gibi konularda daha fazla karmaşıklık içerir.

1. İzleme ve Yönetim Zorlukları: Farklı mikroservislerin izlenmesi, hata ayıklanması ve performanslarının gözlemlenmesi daha zorlayıcıdır. Gözlemlenebilirlik için özel araçlar ve stratejiler gereklidir.

1. Servis İçi İletişim Yükü: Mikroservisler arasındaki iletişim genellikle API’ler aracılığıyla gerçekleşir. Bu, ağ trafiğini artırabilir ve yanıt sürelerini uzatabilir.

1. Veri Tutarlılığı: Bağımsız veri tabanları kullanıldığında, veri tutarlılığı sağlamak için ek önlemler alınmalıdır.

Sonuç

Mikroservis mimarisi, büyük ve karmaşık sistemler için doğru kullanıldığında yüksek verimlilik sağlayan güçlü bir mimari yapıdır. Doğru tasarım kalıplarının uygulanması ve anti-pattern'lerden kaçınılması, mikroservis mimarisinin başarılı bir şekilde kullanılmasını sağlar. Bu kitapta, mikroservis mimarisinin temel kalıplarını, en iyi uygulamalarını ve karşılaşılan yaygın hataları inceleyerek sizlere bu konuda kapsamlı bir rehber sunmayı amaçladık.

Mikroservislerin Evrimi

Mikroservis mimarisi, yazılım geliştirme süreçlerinde yaşanan dönüşüm ve ihtiyaçlar doğrultusunda ortaya çıkmıştır. 2000'li yılların başlarına kadar yaygın olan monolitik yazılım mimarileri, büyük ölçekli uygulamaların artan karmaşıklığı ve hızla değişen piyasa taleplerine yanıt verme zorunluluğu nedeniyle yetersiz hale gelmiştir. Bu durum, yazılım endüstrisini daha esnek, ölçeklenebilir ve hızlı geliştirme yapmaya olanak tanıyan yeni bir mimari arayışına itmiştir. İşte bu dönüşüm sürecinde mikroservis mimarisi doğmuş ve hızla kabul görmüştür.

Monolitik Mimari ile Başlangıç

Monolitik mimari, başlangıçta küçük ve orta ölçekli uygulamalar için oldukça verimliydi. Tüm uygulamanın tek bir kod tabanında bulunduğu bu yapı, geliştirme ve dağıtım süreçlerini sadeleştiriyor ve küçük ekipler için oldukça avantajlı olabiliyordu. Ancak, uygulama büyüdükçe ve yeni özellikler eklendikçe, monolitik mimarinin dezavantajları da ortaya çıkmaya başladı:

1. Bağımsız Dağıtım Zorluğu: Monolitik mimaride tüm kod tabanı tek bir yapı olarak dağıtıldığından, bir özellikte yapılan değişiklikler tüm sistemi etkileyebiliyordu. Küçük bir güncelleme bile tüm uygulamanın yeniden dağıtılmasını gerektiriyordu.

1. Kod Karmaşıklığı: Uygulamanın büyümesiyle kod karmaşıklığı artıyor ve hata ayıklama zorlaşıyordu. Takımlar, kod tabanında bağımsız çalışmakta zorlanıyor ve geliştirme süreci yavaşlıyordu.

1. Ölçekleme Sorunları: Monolitik bir yapı, tüm bileşenleriyle birlikte ölçeklenmek zorunda kalıyordu. Bu, yüksek kaynak tüketimine neden oluyor ve maliyetleri artırıyordu.

Hizmet Yönelimli Mimariye (SOA) Geçiş

Monolitik mimarinin bu zorluklarını aşmak için 2000'li yıllarda Hizmet Yönelimli Mimari (Service-Oriented Architecture - SOA) ortaya çıktı. SOA, yazılımı birbirinden bağımsız hizmetler olarak tanımlayan bir yaklaşım getirerek, monolitik yapının sınırlamalarını aşmayı hedefliyordu. SOA, hizmetlerin birbirine bağlı olmadan çalışabilmesi için belirli protokoller (SOAP, WSDL) ve mesajlaşma sistemleri kullanıyordu. Bu yaklaşım, mikroservislere geçişin ilk adımlarını oluşturdu ancak kendi içerisinde bazı kısıtlamalar ve zorluklar barındırıyordu:

1. Karmaşık Entegrasyon ve Mesajlaşma: SOA, genellikle merkezi bir "Enterprise Service Bus" (ESB) kullanıyordu ve bu entegrasyon sürecini karmaşık hale getiriyordu. ESB, tek hata noktası olabiliyor ve sistemi yavaşlatıyordu.

1. Bağımsızlık Eksikliği: SOA, bağımsız servisler fikrini benimsese de uygulama bağımsızlığında mikroservisler kadar başarılı değildi. Bağımlı sistemler, hata dayanıklılığını ve hızını sınırlıyordu.

Mikroservislerin Doğuşu

SOA'nin sağladığı avantajlara rağmen, karmaşıklığı ve bazı sınırlamaları yazılım dünyasında daha esnek bir yaklaşıma olan ihtiyacı artırdı. Mikroservis mimarisi, SOA'nin eksiklerini gidererek bağımsız servislerin daha kolay yönetilmesini sağladı. Netflix, Amazon gibi teknoloji devleri, mikroservis mimarisini kullanarak bu alanda öncülük yaptılar ve mikroservislerin popülaritesi hızla yayıldı.

Mikroservis mimarisinin ortaya çıkışında şu gelişmeler etkili oldu:

1. Bağımsız Dağıtım ve Geliştirme: Mikroservisler, her bir bileşenin bağımsız olarak geliştirilip dağıtılabilmesini sağlayarak monolitik mimarinin zorluklarını aştı.

1. Teknolojik Çeşitlilik: Mikroservisler, her bir servisin bağımsız geliştirilmesini sağladığından farklı teknolojilerin bir arada kullanılabilmesine olanak tanıdı. Bu esneklik, sistemin ihtiyaçlarına uygun teknolojilerin seçilmesini kolaylaştırdı.

1. Çevik (Agile) ve DevOps Pratikleri: Çevik yazılım geliştirme ve DevOps pratiklerinin yükselişi, küçük ve bağımsız ekiplerin hızlı bir şekilde üretim yapmalarını gerektirdi. Mikroservisler, çevik ve DevOps uyumlu bir yapı sunarak bu ihtiyaca cevap verdi.

1. Bulut Teknolojilerinin Yükselişi: Bulut tabanlı altyapılar, mikroservislerin hızlıca ölçeklenebilmesini sağladı. Bu, küçük servislerin kolayca dağıtılabilmesini ve gerektiğinde büyütülmesini mümkün kıldı.

Mikroservis Mimarisi Bugün

Günümüzde mikroservisler, büyük ve karmaşık uygulamalar geliştiren birçok şirket için vazgeçilmez hale gelmiştir. Özellikle hızla değişen müşteri taleplerine yanıt verebilmek, yeni özellikleri hızlı bir şekilde sunabilmek ve yüksek performanslı sistemler oluşturabilmek için mikroservis mimarisi tercih edilmektedir. Mikroservisler aynı zamanda konteyner teknolojileri (Docker, Kubernetes) ve bulut çözümleri ile birleşerek daha da güçlü hale gelmiştir.

Mikroservislerin Geleceği

Mikroservis mimarisi gelişmeye ve yeni teknolojilerle birleşerek daha güçlü hale gelmeye devam etmektedir.  Servis Mesh  teknolojileri, mikroservislerin yönetimini ve gözlemlenebilirliğini daha kolay hale getirirken;  Event-Driven Architecture  gibi yeni yaklaşımlar da mikroservis dünyasına yenilikler katmaktadır. 

Mikroservisler, doğru kalıplarla uygulandığında, modern yazılım projelerinde hız, esneklik ve ölçeklenebilirlik sağlamaya devam edecektir. Bu kitap, mikroservislerin tarihsel gelişiminden, bugünkü konumuna ve gelecekteki potansiyeline kadar geniş bir yelpazede bilgi sunmayı amaçlamaktadır.

Neden Mikroservisler?

Mikroservisler, büyük ve karmaşık yazılım projelerinin daha hızlı, esnek ve sürdürülebilir bir şekilde geliştirilmesi ve yönetilmesi ihtiyacından doğmuştur. Geleneksel monolitik mimarilerin sınırlamalarını aşmak ve modern yazılım geliştirme süreçlerine uyum sağlamak isteyen birçok şirket, mikroservis mimarisine geçiş yaparak projelerinde önemli avantajlar elde etmiştir. Peki, neden mikroservisler tercih ediliyor? İşte mikroservisleri cazip kılan başlıca sebepler:

1. Bağımsız Geliştirme ve Dağıtım

      Mikroservisler, her bir bileşenin bağımsız bir şekilde geliştirilmesine ve dağıtılmasına olanak tanır. Bu sayede, bir servis üzerinde yapılan değişiklikler diğer servisleri etkilemeden uygulanabilir ve güncellemeler hızlı bir şekilde canlıya alınabilir. Bu özellik, özellikle büyük yazılım projelerinde verimlilik ve hız sağlar. Takımlar, bağımsız mikroservislerde paralel olarak çalışabilir, böylece projelerin geliştirme süreci daha çevik hale gelir.

2. Ölçeklenebilirlik

      Mikroservisler, sistemin belirli bölümlerini ihtiyaca göre bağımsız olarak ölçekleyebilme imkanı sunar. Örneğin, yüksek işlem kapasitesi gerektiren bir servis yalnızca kendisi ölçeklendirilebilir, bu da kaynakların verimli kullanılmasını sağlar. Monolitik bir yapıda tüm sistemin ölçeklenmesi gerekirken, mikroservislerde yalnızca ihtiyaca göre ölçeklendirme yapılması maliyetleri azaltır ve performansı artırır.

3. Teknoloji Çeşitliliği ve Esneklik

      Mikroservis mimarisi, her bir servisin farklı teknolojilerle geliştirilmesine olanak tanır. Bu esneklik sayesinde, her bir mikroservis kendi ihtiyacına uygun dil, framework veya veritabanı teknolojisini kullanabilir. Örneğin, bir servis Python ile geliştirilirken bir diğeri Java ile yazılabilir. Bu, her bileşen için en uygun teknolojiyi seçme esnekliği sunar ve teknoloji yeniliklerine uyum sağlama sürecini hızlandırır.

4. Gelişmiş Hata Toleransı ve Dayanıklılık

      Mikroservis mimarisinde, her bir servis bağımsız olarak çalıştığından, bir serviste meydana gelen hata tüm sistemi etkilemez. Bu yapı, sistemin genel dayanıklılığını artırır. Örneğin, ödeme sistemi gibi kritik bir serviste yaşanan bir hata, kullanıcı arayüzü ya da envanter sistemi gibi diğer bileşenlerin çalışmasını engellemez. Bu özellik, sistemin daha güvenilir ve hatalara karşı daha dirençli olmasını sağlar.

5. Hızlı Piyasa Geri Bildirimi ve Yenilikçi Ürün Geliştirme

      Mikroservisler, çevik yazılım geliştirme süreçleriyle uyumludur ve hızlı değişiklik yapabilme imkanı sunar. Yeni bir özellik ya da iyileştirme yapmak istediğinizde, bu değişikliği yalnızca ilgili mikroservis üzerinde yaparak hızlı bir şekilde canlıya alabilirsiniz. Bu, müşteri geri bildirimlerine hızlı yanıt verebilmeyi ve rekabette öne geçmeyi sağlar.

6. Takım Bağımsızlığı ve Sorumluluk Bilinci

      Mikroservis mimarisi, takımların birbirinden bağımsız çalışmasını destekler. Her bir mikroservis, küçük bir takımın sorumluluğunda olduğundan, takımların sorumluluk bilinci ve sahiplenme duygusu artar. Bu bağımsızlık, işbirliğini ve takım verimliliğini artırırken, ekiplerin kendi servislerinin performansından daha fazla sorumlu hissetmelerini sağlar.

7. Bakım ve Güncelleme Kolaylığı

      Mikroservislerin bağımsız yapısı, bakım ve güncellemelerin daha kolay yapılmasını sağlar. Bir mikroservisin güncellenmesi ya da değiştirilmesi gerektiğinde, yalnızca o servis üzerinde işlem yapılır ve tüm sistemin etkilenmesi engellenir. Bu, özellikle büyük yazılım projelerinde bakım sürecini hızlandırır ve teknik borcu azaltır.

8. İş Süreçlerine Uyum ve Domain-Driven Design (DDD) ile Uyumluluk

      Mikroservisler, iş süreçleri ve domain’ler etrafında yapılandırılabilir. Domain-Driven Design (DDD) ilkelerine uygun olarak, her mikroservis belirli bir iş sürecini ya da domain’i kapsayabilir. Bu sayede, sistem iş ihtiyaçlarına göre organize edilir ve daha yönetilebilir hale gelir.

9. Gelişmiş Gözlemlenebilirlik ve İzlenebilirlik

      Mikroservis mimarisi, her bir servisin bağımsız olarak gözlemlenmesini ve izlenmesini sağlar. Servisler arası iletişimi ve performansı analiz eden izleme araçları ile mikroservislerin sağlığı, performansı ve kullanım durumu sürekli izlenebilir. Bu, hata ayıklama süreçlerini hızlandırır ve sistemin genel durumunu anlamayı kolaylaştırır.

10. Geleceğe Dönük ve Modüler Yapı

      Mikroservisler, sistemlerin zamanla büyümesi ve yeni teknolojilere uyum sağlaması açısından esnek bir yapı sunar. Her bir bileşenin modüler olması, değişen iş gereksinimlerine ve piyasa taleplerine hızlıca uyum sağlama imkanı tanır. Gelecekte sistemin bir kısmında köklü bir değişiklik gerektiğinde, bu değişiklik yalnızca ilgili mikroserviste yapılabilir.

Mikroservislerin Avantajları ve Kullanım Alanları

Mikroservis mimarisi, özellikle büyük ve sürekli değişim gerektiren yazılım projelerinde büyük fayda sağlamaktadır. E-ticaret, sosyal medya, finans ve sağlık gibi sektörlerde mikroservislerin sunduğu esneklik ve ölçeklenebilirlik, hızla değişen kullanıcı ihtiyaçlarına cevap vermek açısından büyük avantajlar sunar. Hız, esneklik, bağımsız geliştirme ve hata toleransı gibi özellikleri sayesinde mikroservisler, birçok işletmenin yazılım geliştirme stratejisinde önemli bir yer edinmiştir.

Sonuç

Mikroservis mimarisi, modern yazılım projelerinin karşılaştığı birçok soruna çözüm sunar. Doğru kalıplarla uygulandığında, projelerin verimliliğini ve sürdürülebilirliğini artırır. Ancak, her proje için uygun olmayabilir. Mikroservisleri tercih etmeden önce sistemin ihtiyaçlarını, takımların kapasitesini ve olası zorlukları dikkatle değerlendirmek gerekir. Bu kitapta, mikroservislerin avantajlarını, en iyi uygulamalarını ve yaygın hatalarını inceleyerek bu mimariyi projelerinize nasıl entegre edebileceğinizi detaylı bir şekilde ele alacağız.

Bağımsız Dağıtım ve Geliştirme

Bağımsız dağıtım ve geliştirme, mikroservis mimarisinin en önemli özelliklerinden biridir. Bu özellik, bir uygulamanın her bir mikroservisinin birbirinden bağımsız olarak geliştirilebilmesini, test edilebilmesini ve dağıtılabilmesini sağlar. Böylece, bir mikroserviste yapılan değişiklik ya da güncelleme, diğer mikroservisleri veya sistemin genel işleyişini etkilemeden uygulanabilir. Bu bağımsızlık, mikroservis mimarisinin hız, esneklik ve verimlilik açısından avantajlarını doğrudan destekler.

Bağımsız Dağıtım ve Geliştirmenin Sağladığı Avantajlar

1. Geliştirme Hızını Artırır

2. Her bir mikroservis bağımsız bir ekip tarafından geliştirilip dağıtılabilir. Bu, büyük ekiplerin iş yükünü dağıtarak, geliştirme sürecini hızlandırır. Bir ekip, bir mikroservis üzerinde çalışırken diğer ekipler kendi mikroservisleri üzerinde paralel olarak ilerleyebilir. Böylece, işlerin beklemeye alınması veya birbirine bağımlı hale gelmesi riski azaltılmış olur.

1. Dağıtım Esnekliği Sağlar

2. Her mikroservisin bağımsız olarak dağıtılabilmesi, güncellemelerin hızlı ve sorunsuz bir şekilde yapılmasına olanak tanır. Örneğin, yalnızca bir mikroserviste değişiklik yapmak gerekiyorsa, tüm uygulamanın yeniden dağıtılmasına gerek kalmadan yalnızca o mikroservis güncellenebilir. Bu esneklik, sistemin genel işleyişini kesintiye uğratmadan, yeni özelliklerin hızla canlıya alınmasını sağlar.

1. Hata İzolasyonu ve Sorun Giderme Kolaylığı

2. Bir mikroserviste yaşanan sorun, diğer mikroservisleri etkilemez. Bu, hata izolasyonu açısından büyük bir avantaj sağlar. Örneğin, yalnızca sipariş yönetimi yapan bir mikroserviste hata meydana geldiğinde, bu hatanın yalnızca ilgili servis içinde giderilmesi gerekir ve diğer servislerin işleyişi kesintiye uğramaz. Bu izolasyon, sorunların daha hızlı bulunup çözülmesine yardımcı olur.

1. Farklı Yayınlama Stratejileri

2. Bağımsız dağıtım, farklı mikroservisler için farklı dağıtım stratejileri uygulanabilmesini sağlar. Örneğin, bir mikroservis yeni özellikleri kontrollü olarak dağıtmak için  canary release  veya  blue-green deployment  gibi stratejiler kullanabilirken, diğer mikroservisler klasik dağıtım yöntemleriyle güncellenebilir. Bu stratejiler, özellikle yeni özelliklerin kontrollü olarak test edilmesini sağlar.

1. Çevik (Agile) Geliştirme ile Uyum

2. Mikroservislerin bağımsız olarak geliştirilmesi, çevik geliştirme prensipleri ile mükemmel bir uyum gösterir. Her mikroservisin bağımsız olarak geliştirilmesi, sprint sonlarında sürekli yeni özellikler yayınlayabilme imkanı sunar. Bu da müşteri geri bildirimlerine daha hızlı yanıt verebilmek ve değişen gereksinimlere kolayca uyum sağlamak anlamına gelir.

1. Teknoloji ve Dil Bağımsızlığı

2. Bağımsız geliştirme sayesinde, her mikroservis için en uygun teknoloji, programlama dili ya da veri yönetim sistemi seçilebilir. Örneğin, bir mikroservis yoğun veri işleme gerektirdiğinde, performans açısından en uygun olan dil ya da framework kullanılabilir. Bu bağımsızlık, sistem genelinde teknoloji çeşitliliğini artırarak daha esnek bir yapı sunar.

Bağımsız Dağıtım ve Geliştirmenin Uygulanmasındaki Zorluklar

Bağımsız dağıtım ve geliştirme avantajlar sunsa da, bu yapı bazı teknik ve operasyonel zorlukları da beraberinde getirir:

1. Dağıtık Sistem Yönetimi

2. Mikroservislerin bağımsız olarak yönetilmesi, dağıtık sistem yönetimini zorlaştırır. Her bir servisin bağımsız dağıtılması ve izlenmesi gerektiğinden, sistemin genel gözlemlenebilirliği için gelişmiş izleme ve yönetim araçları kullanmak önemlidir.

1. Test Etme Karmaşıklığı

2. Bağımsız dağıtım, her bir mikroservisin bağımsız olarak test edilmesini gerektirir. Ancak, sistemin tüm bileşenlerinin uyum içinde çalıştığından emin olmak için  entegrasyon testleri  de önemlidir. Mikroservisler arası entegrasyonu ve uyumluluğu test etmek, monolitik yapılara göre daha karmaşık ve zaman alıcı olabilir.

1. Bağımlılık Yönetimi

2. Her ne kadar mikroservisler bağımsız olsa da, bazı durumlarda birbirine bağımlı olabilir. Örneğin, bir mikroservis diğerinden veri almak zorunda olduğunda, bağımlılıklar oluşur. Bu durumda, bağımlılıkların dikkatlice yönetilmesi ve sistemin sağlıklı çalışabilmesi için bağımlı servislerin dağıtım süreçlerinin koordinasyonuna ihtiyaç duyulur.

1. Servis İçi İletişim ve Veritabanı Yönetimi

2. Mikroservislerin birbirinden bağımsız veri yönetim sistemleri olabilir. Bu bağımsızlık, veri tutarlılığı sağlama açısından karmaşıklık yaratabilir. Ayrıca, mikroservisler arası iletişim (senkron veya asenkron) sistemin performansını etkileyebilir ve iletişim gecikmelerine yol açabilir.

Bağımsız Dağıtım ve Geliştirmenin Sağlanması İçin Gereken Araçlar ve Teknikler

Bağımsız dağıtımı ve geliştirmeyi kolaylaştırmak için çeşitli araçlar ve teknikler kullanılabilir:

• CI/CD Araçları: Her mikroservis için bağımsız bir sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) hattı kurmak, güncellemelerin hızlı ve sorunsuz yapılmasını sağlar. Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI gibi araçlar bu süreçte yaygın olarak kullanılır.

• API Gateway: Mikroservislerin dış dünyayla iletişimini tek bir noktadan yönetmek için API Gateway kullanmak önemlidir. Bu, her servisin kendi başına dağıtılmasına olanak tanır.

• Container Orchestration: Docker ve Kubernetes gibi araçlar, mikroservislerin dağıtım ve yönetim süreçlerini kolaylaştırır. Her servisin bağımsız olarak kapsüllenmesi ve yönetilmesi, dağıtım sürecini sadeleştirir.

• Servis Mesh: Servisler arası iletişimi yönetmek ve güvenlik politikalarını uygulamak için servis mesh teknolojileri (örneğin, Istio veya Linkerd) kullanılabilir. Bu, bağımsız dağıtımın daha güvenli ve stabil hale gelmesini sağlar.

Sonuç

Bağımsız dağıtım ve geliştirme, mikroservis mimarisinin sağladığı en büyük avantajlardan biridir ve sistemin hızla değişen gereksinimlere uyum sağlamasını mümkün kılar. Ancak, bu yapıyı etkin bir şekilde uygulamak için gelişmiş yönetim, test ve izleme stratejileri geliştirmek önemlidir. Bu kitap boyunca, bağımsız dağıtım ve geliştirme sürecinin nasıl etkin bir şekilde sağlanabileceğini ve karşılaşılan zorlukların nasıl aşılabileceğini detaylı olarak inceleyeceğiz.

Küçük, Tek İşlevli Servisler

Mikroservis mimarisinin temel prensiplerinden biri, her bir servisin belirli bir işlevi veya iş sürecini yerine getiren, küçük ve odaklanmış bir yapıda olmasıdır. Bu prensip, uygulamanın karmaşıklığını azaltarak her servisin net bir amaca hizmet etmesini sağlar. Küçük, tek işlevli servisler, mikroservislerin anlaşılır, test edilebilir ve yönetilebilir olmasını kolaylaştırır. Bu sayede, her servis belirli bir görevi yerine getirirken, tüm sistem daha esnek ve uyumlu bir yapıya kavuşur.

Küçük ve Tek İşlevli Servislerin Özellikleri

1. Odaklanmış Fonksiyonellik

2. Her mikroservis, belirli bir işlevi ya da görevi gerçekleştirmeye odaklanır. Örneğin, bir mikroservis yalnızca kullanıcı yönetimiyle ilgilenirken, başka bir servis yalnızca ödeme işlemlerini yürütür. Bu şekilde odaklanmış servisler, tek bir sorumluluğa sahip olduklarından daha az karmaşıktır ve sistemin işlevselliğini daha açık hale getirir.

1. Kolay Anlaşılabilirlik ve Test Edilebilirlik

2. Tek işlevli servisler, daha basit yapıda oldukları için anlaşılması ve test edilmesi daha kolaydır. Her bir servisin sınırları belirgin olduğu için, test senaryoları net olarak tanımlanabilir. Bu da yazılım geliştiriciler için hata ayıklama ve test süreçlerini sadeleştirir.

1. Bağımsız Geliştirme ve Dağıtım

2. Tek bir işlevi yerine getiren küçük servisler, diğer mikroservislerden bağımsız olarak geliştirilebilir ve dağıtılabilir. Bu sayede, herhangi bir serviste yapılan değişiklik, tüm sistemi etkilemez. Böylece, hızlı geliştirme ve bağımsız dağıtım süreçleri desteklenmiş olur.

1. Kapsamlı Ölçeklenebilirlik

2. Küçük ve tek işlevli servisler, yalnızca ihtiyaç duyulan bölümlerin ölçeklenebilmesini sağlar. Örneğin, ödeme servisi yoğun bir işlem hacmine sahipse yalnızca o servisin ölçeklenmesi yeterli olacaktır. Bu, kaynakların verimli kullanılmasını ve maliyetlerin optimize edilmesini sağlar.

1. Kolayca Değiştirilebilir ve Geliştirilebilir

2. Mikroservisler küçük ve belirli bir işleve odaklandıkları için, gerektiğinde yeni bir işlev eklemek veya mevcut bir işlevi değiştirmek daha kolaydır. Örneğin, yalnızca ürün kataloğuyla ilgilenen bir mikroserviste, yeni ürün türleriyle ilgili değişiklikler yapmak diğer servislere dokunmadan gerçekleştirilebilir.

Küçük, Tek İşlevli Servislerin Uygulanmasının Avantajları

1. Sadeleştirilmiş Geliştirme Süreci

2. Mikroservislerin küçük ve tek işlevli olması, her servisin sade bir yapıya sahip olmasını sağlar. Bu, geliştiricilerin servislerde daha hızlı değişiklik yapabilmesine ve kodun anlaşılabilirliğinin yüksek olmasına katkıda bulunur.

1. Bakım Kolaylığı ve Düşük Teknik Borç

2. Tek işlevli servisler daha küçük kod tabanlarına sahip olduklarından, bakım süreçleri daha kolaydır. Teknik borç oranı düşük tutulur, çünkü her servis odaklı bir şekilde yapılandırılmıştır ve gereksiz karmaşıklık içermemektedir.

1. Sistem Performansının Artması

2. Küçük ve bağımsız servisler, sistemin performansını artırır. Gerektiğinde belirli bir servisin güncellenmesi veya optimize edilmesi kolaydır. Örneğin, yalnızca raporlama servisini performans açısından iyileştirerek, tüm sistemi yeniden yapılandırmadan kullanıcı deneyimini artırabilirsiniz.

1. Daha İyi Sorumluluk Ayrımı ve Sahiplenme

2. Küçük, tek işlevli servisler, takımların sorumlulukları net bir şekilde belirlemesini sağlar. Her takım, belirli bir servisin geliştirilmesinden sorumlu olduğunda, o servisin geliştirilmesi ve bakımında daha fazla sahiplenme duygusu hisseder. Bu da takım verimliliğini ve iş kalitesini artırır.

Küçük, Tek İşlevli Servislerin Uygulamasında Karşılaşılan Zorluklar

Küçük ve tek işlevli servislerin uygulanması çeşitli avantajlar sunsa da, bazı zorluklarla da karşılaşılabilir:

1. Servis Çoğalması ve Yönetim Karmaşıklığı

2. Çok sayıda küçük servis oluşturulduğunda, her bir servisi yönetmek, dağıtmak ve izlemek zorlayıcı olabilir. Bu durum, özellikle büyük bir mikroservis mimarisi kurarken servislerin entegrasyonu, gözlemlenebilirliği ve hata yönetimi açısından ekstra çaba gerektirir.

1. İletişim Maliyetleri

2. Küçük servislerin birbirleriyle iletişim kurması gerektiğinde, servisler arası iletişim maliyeti artabilir. Servisler arası veri aktarımı, ağ gecikmeleri ve güvenlik gereksinimleri, sistemin performansını etkileyebilir ve bu iletişimin optimize edilmesi gerekir.

1. Dağıtık Veri Yönetimi

2. Her mikroservisin kendi veri tabanını kullanması önerilen bir uygulamadır. Ancak, küçük servislerde veri tutarlılığını sağlamak ve veri yönetimini kontrol altında tutmak zorlayıcı olabilir. Özellikle tutarlı veri gereksinimi olduğunda, veri senkronizasyonu ve veri tutarlılığı zorluk çıkarabilir.

1. Versiyonlama ve Uyum Sorunları

2. Mikroservislerin bağımsız olarak güncellenmesi, versiyonlama ve uyumluluk sorunlarına yol açabilir. Her servisin bağımsız güncellenmesi esnasında, servisler arası uyumu korumak için versiyonlama ve API yönetimi konularında dikkatli olunmalıdır.

Küçük, Tek İşlevli Servislerin Uygulanması İçin İpuçları

• Servislerin İşlevselliğini Sınırlı Tutun: Her mikroservisin tek bir işlevi yerine getirmesine dikkat edin. Her servis, yalnızca kendi alanındaki işlemlerden sorumlu olmalıdır.

• Domain-Driven Design (DDD) İlkelerini Kullanın: Mikroservisleri iş gereksinimlerine göre ayrıştırarak Domain-Driven Design (DDD) ilkeleri doğrultusunda şekillendirin. Böylece her servis, belirli bir iş sürecine yönelik olarak tasarlanır.

• Gözlemlenebilirlik ve İzleme Sağlayın: Servislerin küçük ve tek işlevli olması gözlemlenebilirlik araçlarıyla desteklenmelidir. Her servisin durumu, performansı ve kullanım şekli düzenli olarak izlenmelidir.

• Sağlam İletişim ve Veri Senkronizasyonu Yapıları Kurun: Mikroservislerin iletişimi için güvenilir ve düşük gecikmeli bir yapı oluşturmak önemlidir. Veri senkronizasyonu ve mesajlaşma için Kafka gibi araçları kullanabilirsiniz.

Sonuç

Küçük, tek işlevli servisler, mikroservis mimarisinin temel yapı taşlarından biridir ve sistemin anlaşılır, esnek ve yönetilebilir olmasını sağlar. Bu yaklaşım, her servisin yalnızca belirli bir işlevi yerine getirmesini sağlayarak geliştirme, bakım ve ölçeklenebilirlik süreçlerini büyük ölçüde kolaylaştırır. Ancak, bu prensibi etkin bir şekilde uygulamak için yönetim, iletişim ve veri tutarlılığı konularında dikkatli stratejiler geliştirmek gereklidir.

Otonom Takımlar ve Organizasyonel Yapı

Mikroservis mimarisi, yalnızca teknik bir yapı değil, aynı zamanda organizasyonel bir dönüşüm gerektirir. Bu yaklaşım, ekiplerin bağımsız ve otonom bir şekilde çalışabilmesini sağlayan bir organizasyonel yapıyı destekler. Mikroservis mimarisiyle çalışmak için her mikroservisin geliştirilmesinden ve yönetiminden sorumlu olan bağımsız takımlar oluşturulması kritik önem taşır. Bu tür otonom takımlar, kendi görev alanlarına odaklanarak hızlı, esnek ve verimli bir çalışma yapısına katkı sağlar.

Otonom Takımların Özellikleri

1. Bağımsız Sorumluluk ve Sahiplenme

2. Otonom takımlar, belirli bir mikroservisin geliştirilmesi, bakımı ve operasyonel süreçlerinden tamamen sorumludur. Bu, her takımın yalnızca kendi servislerinden sorumlu olduğu anlamına gelir. Böylece, her takım kendi servisi üzerinde tam bir sahiplenme duygusu geliştirir.

1. Disiplinlerarası Yapı

2. Her bir otonom takım, yazılım geliştiricileri, test mühendisleri, DevOps uzmanları gibi farklı disiplinlerden gelen üyelerden oluşur. Bu yapı, takımın gerekli tüm becerilere sahip olmasını sağlayarak, dış birimlere bağımlılığı azaltır ve hızlı aksiyon alabilme yeteneğini artırır.

1. Kendi Başına Karar Verebilme Yetisi

2. Otonom takımlar, kendi geliştirme süreçleri, araç seçimleri, dağıtım stratejileri gibi konularda kendi kararlarını alabilir. Bu, her takımın çevik bir şekilde çalışmasına ve ihtiyaçlarına göre en uygun çözümleri geliştirmesine olanak tanır.

1. Hızlı Geri Bildirim ve Adaptasyon

2. Her takım, kendi mikroservisinde yapılan değişikliklerin sonuçlarını hızlıca gözlemleyebilir. Bu geri bildirim döngüsü, takımların yeniliklere hızlı adapte olmasını sağlar. Gerektiğinde değişiklik yaparak müşteri geri bildirimlerine daha hızlı yanıt verebilirler.

Mikroservis Mimarisi İçin Organizasyonel Yapının Önemi

Mikroservis mimarisi, organizasyonel yapıyla doğrudan ilişkilidir. Conway Yasası’na göre, bir organizasyonun yapısı, ürettiği yazılımın yapısını etkiler. Bu bağlamda, mikroservis mimarisini etkin bir şekilde uygulamak isteyen organizasyonların da yapılarını otonom takımlar oluşturacak şekilde yeniden düzenlemeleri gerekebilir. Bu yapı sayesinde, her takım kendi mikroservislerinden sorumlu olacak ve mikroservislerin bağımsız geliştirilmesi mümkün hale gelecektir.

Otonom Takımların Avantajları

1. Hız ve Çeviklik

2. Otonom takımlar, bağımsız oldukları için kararlarını hızlı bir şekilde alabilir ve uygulayabilir. Bu da mikroservislerin geliştirilme sürecini hızlandırır. Büyük kararlar almak için onay beklemek zorunda kalmayan takımlar, hızlı bir şekilde ürün geliştirebilirler.

1. Yenilikçi Çözümler Üretebilme

2. Takımların kendi mikroservisleri üzerinde tam kontrol sahibi olmaları, her takımın daha özgün ve yaratıcı çözümler üretmesine olanak tanır. Kendi ihtiyaçlarına en uygun araçları seçme esnekliğine sahip olduklarından, yenilikçi çözümler geliştirebilirler.

1. Motivasyon ve Sahiplenme

2. Otonom bir şekilde çalışan takımlar, sorumluluğu ve sahiplenme duygusunu daha yoğun hisseder. Bu durum, takım motivasyonunu artırır ve takım üyelerinin işlerine daha bağlı hissetmelerini sağlar. Bu bağlılık, iş kalitesine ve müşteri memnuniyetine olumlu katkıda bulunur.

1. Daha Etkin Sorun Giderme ve Bakım

2. Takımlar kendi servislerinden sorumlu oldukları için, servislerinde ortaya çıkan sorunları hızlıca tespit edip çözebilirler. Merkezi bir bakım ekibine bağımlı olmadan kendi sorunlarını giderebilmeleri, uygulamanın genel performansını ve güvenilirliğini artırır.

1. Müşteri Geri Bildirimlerine Hızlı Yanıt Verme

2. Otonom takımlar, müşteri geri bildirimlerine hızlı yanıt verebilir ve ürünlerinde gerekli güncellemeleri yapabilir. Bu çeviklik, müşteri beklentilerini daha hızlı karşılayabilmelerine olanak tanır.

Otonom Takımları Yönetirken Karşılaşılan Zorluklar

Otonom takımlar, birçok avantaj sunsa da, bu yapıyı yönetirken karşılaşılabilecek bazı zorluklar vardır:

1. Takımlar Arası Koordinasyon

2. Otonom takımlar bağımsız hareket etse de, büyük bir projenin farklı mikroservisler arasında entegrasyon gerektirmesi kaçınılmazdır. Takımlar arası koordinasyonu sağlamak, sistem genelinde uyumlu bir yapı oluşturmak için önemlidir. Bu koordinasyonun sağlanmaması, sistem uyumsuzluklarına yol açabilir.

1. Standartların ve Uyumun Sağlanması

2. Her takım bağımsız olarak karar alabilir, ancak organizasyonun genelinde bazı standartların belirlenmesi gereklidir. Aksi halde, çok farklı teknolojiler ve uygulamalar nedeniyle, sistem yönetimi ve bakımı zorlaşabilir. Örneğin, kodlama standartları, güvenlik politikaları gibi genel standartlar belirlenmelidir.

1. Bağımlılıklar ve Entegrasyon Zorlukları

2. Mikroservisler arasındaki bağımlılıklar arttıkça, entegrasyon zorlukları da ortaya çıkar. Otonom bir takım bir güncelleme yaptığında, bu değişikliğin diğer mikroservisleri nasıl etkileyeceği dikkatle değerlendirilmelidir. Bu nedenle, entegrasyon testleri ve API uyumluluğu yönetimi önem kazanır.

1. Takımlar Arası Bilgi Paylaşımı

2. Otonom takımlar birbirinden bağımsız çalışırken, birbirlerinden öğrendiklerini paylaşmaları önemlidir. Aksi halde, aynı sorunları çözen ve aynı hatalardan ders alan takımlar arasında bilgi paylaşımı eksikliği ortaya çıkabilir.

Otonom Takımların Etkin Yönetimi İçin İpuçları

1. Takımlar Arası İletişimi Destekleyin

2. Takımlar arası iletişimi artırmak için düzenli toplantılar ve bilgi paylaşım oturumları organize edilebilir. Bu, takımlar arasında işbirliği ve deneyim paylaşımını teşvik eder.

1. Standartlar Belirleyin

2. Güvenlik, izleme, kodlama standartları gibi konularda organizasyon genelinde uygulanacak bazı temel standartlar belirleyin. Bu, otonom takımların kendi alanlarında çalışırken ortak bir kalite düzeyini korumalarını sağlar.

1. Bağımlılık Yönetimi ve Entegrasyon Testleri Kurun

2. Mikroservislerin entegrasyonunu ve bağımlılıklarını yönetmek için entegrasyon testleri ve API sürüm yönetimi yapılarından yararlanın. Bu, sistemin uyumlu çalışmasını sağlarken takımlar arası bağımlılıkların yönetilmesine yardımcı olur.

1. Öz-Yönetim ve Sorumluluk Bilinci Aşılayın

2. Otonom takımlara güven duyarak, kendi kararlarını almaları ve sorumluluklarını üstlenmeleri için teşvik edin. Bu, takım üyelerinin işlerini sahiplenmesini artırır ve bağımsızlık duygusunu güçlendirir.

1. Destekleyici Liderlik ve Koçluk Sağlayın

2. Otonom takımların bağımsız çalışmasını destekleyecek liderlik anlayışı benimseyin. Liderler, takımların önünü açmalı ve gerektiğinde rehberlik sağlayarak takımın potansiyelini ortaya çıkarmalıdır.

Sonuç

Otonom takımlar ve organizasyonel yapı, mikroservis mimarisinin başarısı için kritik bir bileşendir. Her takımın belirli bir mikroservisten sorumlu olduğu bu yapı, hızlı geliştirme, yüksek sahiplenme ve esneklik avantajlarını beraberinde getirir. Ancak, takımlar arası koordinasyon, standartların belirlenmesi ve bilgi paylaşımı gibi unsurları yönetmek de önemlidir. Bu kitapta, otonom takımların oluşturulması ve yönetilmesi konusunda en iyi uygulamaları ve karşılaşılan zorlukları ele alarak, mikroservis mimarisini daha etkili bir şekilde uygulamanıza yardımcı olacağız.

3. Mikroservis Tasarım Kalıpları

Mikroservis mimarisi, her bir servisin bağımsız çalışabilmesi, kolay ölçeklenebilmesi ve sistem genelinde uyumlu bir yapıya sahip olması için çeşitli tasarım kalıpları içerir. Bu kalıplar, mikroservislerin yönetiminden veri akışına, iletişimden dayanıklılığa kadar birçok alanda rehberlik sunar. Doğru tasarım kalıplarını seçmek, mikroservislerin etkili ve verimli çalışmasını sağlamak için kritik bir rol oynar. Bu bölümde, mikroservislerin oluşturulması ve yönetiminde en yaygın kullanılan tasarım kalıplarını inceleyeceğiz.

3.1 Veritabanı Tasarım Kalıpları

Veritabanı tasarım kalıpları, her bir mikroservisin veri yönetimini düzenleyen yapı taşlarını oluşturur. Mikroservis mimarisinde her servisin kendi veritabanını kullanması önerilir. Bu bölümde, veri yönetiminde kullanılan kalıplar ele alınacaktır.

• Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı

• Her mikroservisin kendi veritabanına sahip olması, bağımsızlığı artırır ve veri tutarlılığını sağlar. Bu, her servisin yalnızca kendi verisini okumasına ve yazmasına olanak tanır.

• Veritabanı İşlem Yönetimi

• Mikroservisler arasında tutarlılığı sağlamak için çeşitli stratejiler ve kalıplar gereklidir. Özellikle dağıtık sistemlerde işlemler ve veri tutarlılığı konularında Saga gibi kalıplar kullanılır.

3.2 API Kompozisyon Kalıpları

API kompozisyon kalıpları, mikroservislerin dış dünya ile nasıl iletişim kuracağını düzenleyen yapı taşlarıdır. Mikroservisler arası ya da müşteri ile iletişimde API’lerin nasıl kullanılacağına dair yön gösterir.

• API Gateway

• API Gateway, mikroservislerin dış dünya ile iletişim kurmasını sağlayan tek bir giriş noktasıdır. API Gateway, yük dengeleme, güvenlik, veri dönüştürme gibi işlevleri yerine getirerek mikroservisleri dış dünyadan gelen isteklerden korur.

• Backend for Frontend (BFF)

• Her bir kullanıcı arayüzü için özel olarak geliştirilmiş backend’ler (arkayüzler) sağlar. Farklı kullanıcı gruplarına özgü ihtiyaçları karşılamak ve performansı optimize etmek için tercih edilir.

3.3 Veri Yönetimi Kalıpları

Veri yönetimi kalıpları, mikroservislerin kendi veri yönetim stratejilerini belirlerken karşılaşılan zorlukları ele alır. Veri tutarlılığı, performans ve senkronizasyon açısından büyük önem taşır.

• CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

• CQRS kalıbı, veri yazma ve okuma işlemlerinin birbirinden ayrılmasını sağlar. Bu, performansı artırır ve karmaşık işlemler için daha uygun bir yapı oluşturur.

• Event Sourcing

• Event Sourcing, veri değişikliklerini olay bazlı olarak kaydetme yaklaşımıdır. Bu kalıp, sistemdeki tüm değişikliklerin kayıt altına alınmasını sağlar, böylece geçmiş olaylara dayalı olarak sistemin durumu yeniden oluşturulabilir.

3.4 İletişim Kalıpları

İletişim kalıpları, mikroservisler arasındaki veri ve işlem aktarımını düzenler. İletişim senkron veya asenkron olabilir ve farklı tasarım kalıpları ile sağlanır.

• Senkron ve Asenkron İletişim

• Senkron iletişimde, bir mikroservis diğerinden veri talep eder ve yanıt alana kadar bekler (örneğin, HTTP REST çağrıları). Asenkron iletişimde ise veri, mesaj sıraları veya olay tabanlı sistemler aracılığıyla aktarılır (örneğin, Apache Kafka veya RabbitMQ).

• Saga Kalıbı

• Saga, uzun süreli işlemler için kullanılan bir işlemler koordinasyon kalıbıdır. Mikroservisler arasında tutarlılık sağlamada ve işlemler arası veri senkronizasyonunda kullanılır. Her işlem başarılı olduğunda bir sonraki adıma geçilir; başarısız olduğunda ise sistem geri alınır.

3.5 Dayanıklılık Kalıpları

Dayanıklılık kalıpları, mikroservislerin hatalara ve beklenmedik durumlara karşı dayanıklı olmasını sağlar. Bu kalıplar, sistemin performansını ve güvenilirliğini artırmak için gereklidir.

• Circuit Breaker

• Circuit Breaker, bir mikroservis hatalı bir durumla karşılaştığında bağlantıyı kesen ve sistemi koruyan bir dayanıklılık kalıbıdır. Hata oranı düştüğünde bağlantıyı tekrar açarak sistemin yeniden işlem yapmasına izin verir.

• Bulkhead

• Bulkhead, sistemin belirli bir kısmında hata meydana geldiğinde diğer kısımların etkilenmemesini sağlar. Farklı kaynaklara erişimi sınırlandırarak sistemin dayanıklılığını artırır.

• Retry ve Timeout

• Retry kalıbı, başarısız olan bir işlemi belirli aralıklarla yeniden denemek için kullanılır. Timeout kalıbı ise, belirli bir süre içinde tamamlanmayan işlemleri sonlandırarak kaynak israfını engeller.

Sonuç

Mikroservis tasarım kalıpları, her bir mikroservisin bağımsız, dayanıklı ve performanslı çalışmasını sağlamak için kritik önem taşır. Bu kalıpların doğru uygulanması, mikroservis mimarisinin sağladığı avantajlardan tam anlamıyla yararlanılmasına olanak tanır.

Veritabanı Tasarım Kalıpları

Mikroservis mimarisinde her bir servis, bağımsız olarak çalışması gerektiğinden kendi veri tabanını yönetme yetisine sahip olmalıdır. Bu yaklaşım, servislerin bağımsız geliştirilmesini, ölçeklenmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırır. Ancak mikroservisler arasında veri tutarlılığı sağlamak, veri yönetimini koordineli hale getirmek ve sistemin performansını optimize etmek için çeşitli veritabanı tasarım kalıplarına ihtiyaç duyulur. Bu bölümde, mikroservisler için en yaygın kullanılan veritabanı tasarım kalıplarını ele alacağız.

1. Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı (Database per Service), her mikroservisin kendi özel veritabanına sahip olması ilkesine dayanır. Bu kalıp, mikroservislerin tam bağımsızlığını sağlamak ve veri üzerinde tam kontrol sunmak için en yaygın kullanılan tasarım kalıplarından biridir. Her bir servis yalnızca kendi verilerini okur, yazar ve yönetir.

• Avantajları:

  • Bağımsız Geliştirme ve Dağıtım: Her mikroservis, kendi veritabanını yönettiği için bağımsız olarak geliştirilip dağıtılabilir.

  • Ölçeklenebilirlik: Yüksek işlem hacmine sahip servisler bağımsız ölçeklenebilir.

  • Güvenlik ve Yetkilendirme: Her servis yalnızca kendi verisine eriştiğinden güvenlik ve erişim yönetimi daha kolaydır.

• Zorlukları:

  • Veri Tutarlılığı: Mikroservisler arasında tutarlılığı sağlamak zor olabilir. Verilerin farklı mikroservislerde güncellenmesi gerektiğinde tutarlılık sorunu yaşanabilir.

  • Veri Çoğaltma: Farklı mikroservislerin aynı veriye ihtiyaç duyduğu durumlarda veri çoğaltma gerekebilir, bu da fazladan veri yönetimi gerektirir.

2. Veritabanı İşlem Yönetimi Kalıpları

Mikroservislerde veritabanı işlemlerini bağımsız tutmak, sistemin performansını artırırken veri tutarlılığı açısından zorluklar doğurur.  Veritabanı İşlem Yönetimi Kalıpları, bu sorunları çözmek için geliştirilmiştir. Mikroservisler arasındaki veri işlemlerini yönetmek için kullanılan başlıca kalıplar şunlardır:

Saga Kalıbı

Saga Kalıbı, dağıtık işlemleri yönetmek ve mikroservisler arasında veri tutarlılığını sağlamak için kullanılan bir işlemler yönetimi kalıbıdır. Saga kalıbında, işlemler bağımsız olarak çalışır ve her bir mikroservis kendi veri güncellemelerinden sorumludur. Saga, iki temel yaklaşım içerir:

• Choreography (Koreografi): Mikroservisler birbirini doğrudan tetikleyerek iş sırasını yönetir. Örneğin, bir servis işlemi tamamladığında bir olay yayınlar ve bu olayı dinleyen diğer servisler kendi işlemlerini başlatır. Koreografi, merkezi bir orkestratöre ihtiyaç duymadan dağıtık bir yapı sağlar.

• Orchestration (Orkestrasyon): İş akışı, merkezi bir orkestratör tarafından yönetilir. Bu orkestratör, her mikroservisin sırasıyla çalışmasını sağlar. Orkestrasyon, süreçlerin daha kontrollü bir şekilde ilerlemesine olanak tanır ve karmaşık iş akışlarını yönetmek için daha uygundur.

• Avantajları:

  • Dağıtık Veri Tutarlılığı: Saga kalıbı, veri tutarlılığını sağlamak için mikroservisler arasında yönetilen bir iş akışı sunar.

  • Bağımsız İşlem Yönetimi: Mikroservisler kendi işlemlerini bağımsız olarak yönetebilir ve merkezi bir işlemler yöneticisine ihtiyaç duymaz.

• Zorlukları:

  • Karmaşık İş Akışları: Karmaşık iş akışlarını yönetmek için ek mantık gerektirir.

  • Hata Yönetimi: Saga sırasında bir hata oluştuğunda tüm işlemlerin geri alınması gerekebilir. Bu, rollback işlemleri gerektirebilir ve sistemde ek karmaşıklık yaratabilir.

İki Aşamalı İşlem (Two-Phase Commit)

İki Aşamalı İşlem (Two-Phase Commit - 2PC), dağıtık işlemler sırasında veri tutarlılığını sağlamak için kullanılan bir başka tekniktir. Bu yöntemde, bir işlem iki aşamalı olarak gerçekleştirilir:  hazırlık (prepare)  ve  taahhüt (commit). İlk aşamada, tüm servislerin işlemi gerçekleştirmeye hazır olup olmadığı kontrol edilir. İkinci aşamada ise işlemler ya taahhüt edilir (commit) ya da geri alınır (rollback).

• Avantajları:

  • Veri Tutarlılığı: İki aşamalı işlem, tüm mikroservislerin aynı işlemi gerçekleştirmesini sağlar, böylece veri tutarlılığı sağlanır.

• Zorlukları:

  • Performans Sorunları: İki aşamalı işlem yöntemi, mikroservislerde performans düşüklüğüne yol açabilir ve sistemin genel hızını azaltabilir.

  • Karmaşıklık: Her işlem için iki aşamalı bir doğrulama gerektirdiğinden, yönetim ve uygulama açısından karmaşıktır.

3. Veri Çoğaltma Kalıbı

Bazı durumlarda, birden fazla mikroservisin aynı verilere ihtiyaç duyması gerekebilir. Bu durumda  Veri Çoğaltma Kalıbı  uygulanabilir. Bu kalıp, belirli bir veri kümesinin çoğaltılmasını ve farklı mikroservislerde kullanılmasını içerir. Örneğin, bir müşteri bilgisi hem sipariş yönetiminde hem de ödeme sisteminde kullanılabilir. Bu bilgiyi her iki mikroservis için çoğaltmak, performansı artırır ve bağımsızlık sağlar.

• Avantajları:

  • Performans Artışı: Veri tek bir merkezi noktadan erişmek yerine çoğaltıldığında, mikroservisler arasındaki işlem hızı artar.

  • Bağımsızlık: Mikroservisler, ihtiyaç duydukları verilere kendi veritabanlarından erişebilirler, bu da bağımsızlığı artırır.

• Zorlukları:

  • Veri Senkronizasyonu: Verinin birden fazla yerde çoğaltılması, senkronizasyon sorunlarına yol açabilir. Verilerin güncellenmesi durumunda tüm mikroservislerdeki kopyaların güncellenmesi gerekir.

  • Ek Veri Yönetimi: Veri çoğaltma, daha fazla veri yönetimi gerektirir ve veri güncellemelerinde ek karmaşıklık yaratabilir.

4. Event Sourcing (Olay Kaynaklı Veri Yönetimi)

Event Sourcing (Olay Kaynaklı Veri Yönetimi), her veri değişikliğinin bir olay olarak kaydedilmesini temel alır. Bu olaylar, sistemin o andaki durumu yeniden oluşturmak için kullanılabilir. Mikroservisler arasında veri tutarlılığını sağlamak ve veri geçmişini korumak için ideal bir kalıptır. 

• Avantajları:

  • Veri Geçmişi: Tüm veri değişiklikleri olay olarak saklandığı için, geçmiş durumlara ulaşmak mümkündür.

  • İşlem İzlenebilirliği: Event Sourcing, işlemlerin izlenebilirliğini sağlar ve her veri değişikliğinin neden yapıldığını gösterir.

• Zorlukları:

  • Ek Veri Depolama: Her veri değişikliği olay olarak saklandığı için, ek depolama gerektirir.

  • Veri Modelleme Karmaşıklığı: Olayların işlenmesi ve eski durumların yeniden oluşturulması karmaşık bir modelleme süreci gerektirir.

5. Command Query Responsibility Segregation (CQRS)

Command Query Responsibility Segregation (CQRS), veri okuma ve yazma işlemlerinin birbirinden ayrılmasını öneren bir kalıptır. Mikroservislerde okuma ve yazma işlemleri farklı performans gereksinimlerine sahip olabilir. CQRS, bu işlemlerin bağımsız olarak optimize edilmesini sağlar.

• Avantajları:

  • Performans Optimizasyonu: Veri okuma ve yazma işlemleri bağımsız olarak optimize edilebilir.

  • İşlem Bağımsızlığı: Okuma ve yazma işlemlerinin ayrılması, her bir işlemin ihtiyaç duyduğu veritabanı mimarisinin kullanılmasına olanak tanır.

• Zorlukları:

  • Karmaşık Veri Yönetimi: Verilerin iki farklı sistemde yönetilmesi ve senkronize edilmesi zor olabilir.

  • Ek Uygulama Maliyeti: CQRS uygulaması, geleneksel veri yönetiminden daha fazla

  kaynak ve çaba gerektirir.

Sonuç

Veritabanı tasarım kalıpları, mikroservislerin bağımsız ve performanslı bir şekilde çalışabilmesi için kritik önem taşır. Bu kalıplar, mikroservislerin veritabanı yönetimini daha esnek hale getirirken, veri tutarlılığı ve işlem yönetimi gibi zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. Bu bölümde ele alınan kalıpların uygulanması, mikroservis mimarisinin başarısı açısından önemli bir adımdır.

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı (Database per Service), mikroservis mimarisinde her bir mikroservisin kendi özel veritabanına sahip olması ilkesine dayanır. Bu kalıp, her servisin bağımsız olarak çalışmasını ve kendi verilerini yönetebilmesini sağlar. Mikroservis mimarisinin en temel prensiplerinden biri olan bu yaklaşım, sistemin ölçeklenebilirliğini, esnekliğini ve bağımsızlığını artırarak sistem genelinde daha yönetilebilir bir yapı sunar.

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbının Avantajları

1. Bağımsız Geliştirme ve Dağıtım

2. Her mikroservisin kendi veritabanına sahip olması, o servisin diğerlerinden bağımsız olarak geliştirilip dağıtılabilmesini sağlar. Bu yapı sayesinde, bir mikroservis üzerinde yapılan güncellemeler diğer servisleri etkilemeden uygulanabilir.

1. Bağımsız Ölçeklenebilirlik

2. Her mikroservis kendi veritabanını yönettiği için yalnızca o mikroservisin ölçeklenmesi gerektiğinde, diğer mikroservisleri etkilemeden ilgili veritabanı üzerinde ölçeklendirme yapılabilir. Bu, özellikle yüksek işlem kapasitesi gerektiren servisler için maliyet ve performans avantajı sağlar.

1. Esneklik ve Teknoloji Çeşitliliği

2. Mikroservislerin bağımsız veritabanlarına sahip olması, her bir mikroservisin kendi ihtiyaçlarına göre en uygun veritabanı teknolojisini seçmesine olanak tanır. Örneğin, bir servis ilişkisel bir veritabanı (MySQL, PostgreSQL) kullanırken, başka bir servis NoSQL veritabanı (MongoDB, Cassandra) tercih edebilir. Bu esneklik, servislerin performans ve veri işleme gereksinimlerine göre optimize edilmesini sağlar.

1. Güvenlik ve Yetkilendirme Kontrolü

2. Her mikroservisin yalnızca kendi verilerine erişebilmesi, güvenlik yönetimini kolaylaştırır. Bir mikroserviste yaşanan güvenlik sorunu, diğer mikroservisleri doğrudan etkilemez. Ayrıca, veriye erişim yetkileri yalnızca o servisin ihtiyaçlarına göre tanımlanabilir, böylece veri gizliliği ve güvenliği sağlanır.

1. Teknoloji Bağımsızlığı

2. Mikroservislerin bağımsız veri yönetim sistemlerine sahip olması, farklı veri tabanı yapılarıyla çalışabilme esnekliği sağlar. Her bir mikroservis, kendi veri yapısına ve ihtiyaçlarına en uygun teknolojiyi kullanabilir ve böylece sistem genelinde teknoloji bağımsızlığı korunur.

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbının Zorlukları

1. Veri Tutarlılığı Sorunları

2. Mikroservisler arasındaki bağımsızlık, veri tutarlılığı sağlamayı zorlaştırabilir. Bir mikroserviste yapılan bir güncellemenin, diğer mikroservisler tarafından hemen yansıtılmaması durumunda veri tutarsızlıkları meydana gelebilir. Bu durumda, veri senkronizasyonu için ek yöntemler (örneğin, olay temelli mimari veya veri çoğaltma) gereklidir.

1. Veri Çoğaltma ve Senkronizasyon Maliyetleri

2. Bazı durumlarda birden fazla mikroservis aynı veri kümesine ihtiyaç duyabilir. Bu veri, ilgili mikroservislere çoğaltılarak dağıtılabilir. Ancak, bu yaklaşım veri senkronizasyonunu zorlaştırabilir ve ek maliyetlere yol açabilir. Veri çoğaltma, güncellemelerin her kopyaya yansıtılması gerektiğinden yönetimi karmaşık hale getirebilir.

1. Dağıtık İşlemler

2. Mikroservisler arası işlemlerde tutarlılığı sağlamak, dağıtık sistemlerde oldukça zordur. Örneğin, bir işlemin birden fazla mikroservisi içermesi durumunda, bu işlemin tüm mikroservisler tarafından başarıyla tamamlandığından emin olmak gerekebilir. Bu tür durumlarda, dağıtık işlem yönetimi kalıpları (örneğin, Saga kalıbı) kullanılarak veri bütünlüğü sağlanabilir.

1. Veri Yönetimi Karmaşıklığı

2. Her bir mikroservisin kendi veritabanına sahip olması, yönetim karmaşıklığını artırabilir. Özellikle büyük ölçekli bir sistemde çok sayıda mikroservis ve veritabanı olduğunda, her bir veritabanının güvenliği, performansı ve bakımının sağlanması daha fazla zaman ve kaynak gerektirir.

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbını Etkin Kullanmak İçin Öneriler

1. Olay Tabanlı İletişim ve Veri Senkronizasyonu

2. Mikroservisler arasındaki veri senkronizasyonunu sağlamak için olay tabanlı bir iletişim yöntemi kullanabilirsiniz. Her mikroservis, verilerinde bir değişiklik olduğunda bir olay yayınlayabilir ve bu olayları dinleyen diğer mikroservisler kendi verilerini güncelleyebilir. Örneğin, Apache Kafka veya RabbitMQ gibi mesajlaşma sistemleri kullanarak olay tabanlı bir mimari oluşturabilirsiniz.

1. Saga Kalıbını Kullanın

2. Dağıtık işlemler gerektiren senaryolarda Saga kalıbı ile mikroservisler arasındaki veri tutarlılığını sağlayabilirsiniz. Saga kalıbı, mikroservisler arasında ardışık işlemleri yönetmek ve gerektiğinde geri alma (rollback) işlemlerini gerçekleştirmek için idealdir.

1. Veritabanı İzleme ve Performans Yönetimi

2. Çok sayıda bağımsız veritabanı kullanımı, izleme ve performans yönetimi için ek araçlara ihtiyaç duyar. Her bir veritabanının performansını izlemek, yedeklemek ve olası sorunları hızlıca tespit edebilmek için veritabanı izleme araçlarından yararlanabilirsiniz. Prometheus, Grafana gibi izleme araçları bu amaçla kullanılabilir.

1. Veri Çoğaltma Stratejileri Geliştirin

2. Farklı mikroservislerin aynı veriye ihtiyaç duyduğu durumlarda veri çoğaltma stratejileri geliştirmeniz önemlidir. Verilerin güncel ve senkronize kalmasını sağlamak için veri çoğaltma süreçlerini otomatikleştirebilir ve veri senkronizasyonu için olay tabanlı sistemler kullanabilirsiniz.

1. Domain-Driven Design (DDD) İlkelerini Uygulayın

2. Veritabanlarını tasarlarken, domain-driven design ilkelerinden yararlanarak her mikroservisin kendi domain’ine odaklanmasını sağlayabilirsiniz. Bu sayede, her mikroservis yalnızca kendi domain’ine ait veriyi yönetir ve diğer mikroservislerin verilerine bağımlılık azalır.

Sonuç

Paylaşımsız Veritabanı Kalıbı, mikroservislerin bağımsız çalışabilmesi için güçlü bir çözüm sunar. Her bir mikroservisin kendi veritabanına sahip olması, bağımsız geliştirme ve dağıtımı desteklerken, performans ve güvenlik açısından da önemli avantajlar sağlar. Ancak, veri tutarlılığı ve senkronizasyon gibi konularda dikkatli stratejiler geliştirmek gerekir. Bu kalıbı uygularken olay tabanlı iletişim, Saga kalıbı ve izleme araçları gibi çözümlerle veri tutarlılığı ve performansı yönetebilirsiniz.

Veritabanı İşlem Yönetimi

Veritabanı işlem yönetimi, mikroservis mimarisinde farklı servislerin kendi veritabanlarını bağımsız olarak kullanabilmesi nedeniyle veri tutarlılığını sağlamak adına önemli bir konudur. Dağıtık bir ortamda çalıştıkları için, mikroservislerdeki veritabanı işlemlerinin koordinasyonu ve tutarlılığı oldukça karmaşıktır. Her bir mikroservis kendi veri işlemlerini bağımsız olarak yürütürken, birden fazla mikroservisi kapsayan işlemlerde veri bütünlüğü sağlamak için çeşitli strateji ve kalıplar kullanılır.

Bu bölümde, mikroservislerde veritabanı işlemlerini yönetmek için kullanılan başlıca yaklaşımlar ve kalıpları inceleyeceğiz.

Dağıtık İşlemler ve Veri Tutarlılığı

Mikroservisler arasında veri tutarlılığını sağlamak, tek bir veritabanına sahip monolitik bir yapıya göre daha zorlayıcıdır. Mikroservislerde bir işlem birden fazla servis üzerinde etkili oluyorsa, her bir servisin kendi veritabanında yaptığı değişikliklerin koordinasyonu gerekir. Ancak, dağıtık yapıda tüm mikroservislerin veritabanında aynı anda tutarlılığı sağlamak zor olabilir. Bu tür senaryolarda kullanılan başlıca veri tutarlılığı yaklaşımları şunlardır:

1. Nihai Tutarlılık (Eventual Consistency)

2. Mikroservis mimarisinde genellikle  nihai tutarlılık  yaklaşımı benimsenir. Bu, tüm mikroservislerin her zaman tamamen senkronize olması gerekmese de, bir süre sonra veri tutarlılığının sağlanacağı anlamına gelir. Bu yaklaşım, özellikle düşük gecikmeli ve hızlı işlemler için idealdir. Ancak, uygulama mantığı gereği anında tutarlılık gereken durumlarda ek yöntemlere ihtiyaç duyulabilir.

1. Dağıtık İşlem Yönetimi

2. Mikroservislerde dağıtık işlemleri yönetmek için birkaç temel kalıp vardır. Bu kalıplar, bir işlemin birden fazla mikroservisi kapsaması gerektiğinde veri tutarlılığını sağlamaya yardımcı olur.

1. Saga Kalıbı

Saga Kalıbı, dağıtık işlemler için kullanılan en yaygın kalıplardan biridir. Saga kalıbında, her mikroservis kendi veritabanında bağımsız bir işlem gerçekleştirir. İşlem başarılı bir şekilde tamamlandığında bir sonraki mikroservis bu işlemi devralır. Eğer bir işlem başarısız olursa, sistem işlemi geri almak için "geri alma" adımlarını gerçekleştirir. Saga, dağıtık sistemlerde tutarlılığı sağlamak ve mikroservisler arası işlemleri yönetmek için oldukça etkilidir.

Saga kalıbı iki temel modelle uygulanabilir:

• Koreografi (Choreography): Mikroservisler doğrudan birbirini tetikleyerek iş akışını yürütür. Her bir mikroservis, işlemi tamamladığında bir olay yayınlar ve bu olayı dinleyen diğer servisler kendi işlemlerini başlatır. Koreografi modelinde merkezi bir işlem yöneticisi yoktur. Bu model, daha basit iş akışları için uygundur.

• Orkestrasyon (Orchestration): İşlem, merkezi bir orkestratör tarafından yönetilir. Orkestratör, her mikroservisin işlemi sırasıyla gerçekleştirmesini sağlar. Orkestrasyon, daha karmaşık iş akışlarını yönetmek ve işlem sırasını kontrol etmek için idealdir. Ancak, merkezi bir yöneticinin eklenmesi, sistemin karmaşıklığını artırabilir.

Avantajları:

• Bağımsız İşlem Yönetimi: Her mikroservis, yalnızca kendi işlemlerinden sorumludur ve merkezi bir veritabanı işlemi gerektirmez.

• Geri Alınabilir İşlemler: İşlem başarısız olursa, geri alma işlemleri gerçekleştirilebilir ve sistemin veri bütünlüğü sağlanır.

Zorlukları:

• Karmaşık İş Akışları: Karmaşık iş akışlarını yönetmek zor olabilir ve hata durumunda geri alma işlemleri karmaşıklaşabilir.

• İletişim Maliyeti: Mikroservisler arasındaki sürekli iletişim, işlem maliyetini artırabilir.

2. İki Aşamalı İşlem (Two-Phase Commit - 2PC)

İki Aşamalı İşlem (Two-Phase Commit - 2PC), dağıtık işlemlerde veri tutarlılığını sağlamak için kullanılan başka bir tekniktir. Bu yöntem, işlemin tamamlanmasını sağlamak için iki aşamalı bir süreci takip eder: hazırlık (prepare) ve taahhüt (commit). Bu süreç şu şekilde işler:

• Hazırlık Aşaması (Prepare): Tüm mikroservisler, işlemi gerçekleştirmeye hazır olup olmadıklarını bildirir. Her mikroservis "hazırım" yanıtı verdikten sonra ikinci aşamaya geçilir.

• Taahhüt Aşaması (Commit): Eğer tüm mikroservisler işlemi gerçekleştirmeye hazırsa, her biri işlemi taahhüt eder ve veri tabanında kalıcı hale getirir. Aksi takdirde, tüm işlemler geri alınır.

Avantajları:

• Anında Tutarlılık: 2PC, mikroservisler arasında anında tutarlılık sağlamak için etkilidir.

• Güçlü Veri Bütünlüğü: Her bir adım kontrol edilerek ilerlediği için veri bütünlüğü korunur.

Zorlukları:

• Performans Sorunları: 2PC yöntemi, özellikle yoğun iş yüklerinde performansı olumsuz etkileyebilir ve sistemin genel hızını yavaşlatabilir.

• Tek Hata Noktası: Merkezi bir koordinatör üzerinden yönetildiği için, bu koordinatörün başarısız olması tüm işlemi olumsuz etkileyebilir.

3. Compensation Transactions (Telafi Edici İşlemler)

Telafi Edici İşlemler (Compensation Transactions), dağıtık işlemler sırasında bir hata meydana geldiğinde, sistemi önceki durumuna geri almak için kullanılan bir yöntemdir. Bu işlem, Saga kalıbının geri alma (rollback) yaklaşımıyla uyumludur. Örneğin, bir kullanıcı sipariş oluşturduktan sonra ödeme işlemi başarısız olursa, sipariş servisi önceki durumuna geri alınır ve sipariş iptal edilir.

Avantajları:

• Esneklik: Telafi edici işlemler, iş akışının belirli aşamalarında meydana gelen hataları geri almak için esneklik sağlar.

• Güvenli Veri Yönetimi: Herhangi bir hata durumunda, işlemin geri alınması veri güvenliğini artırır ve veri bütünlüğünü sağlar.

Zorlukları:

• Ekstra Karmaşıklık: Telafi edici işlemler için her mikroservisin geri alma işlemlerini yönetmesi gerektiğinden, sistemde ekstra karmaşıklık oluşturabilir.

• Performans Maliyeti: Geri alma işlemleri için ekstra adımlar gerektirir, bu da sistemin performansını etkileyebilir.

4. Eventual Consistency (Nihai Tutarlılık) Yaklaşımı

Nihai Tutarlılık (Eventual Consistency), mikroservislerde veri tutarlılığını sağlamak için kullanılan bir diğer yöntemdir. Bu yaklaşımda, tüm mikroservislerin anında senkronize olması gerekmez. Ancak, belirli bir süre sonra veri tutarlılığı sağlanır. Bu süre boyunca mikroservislerin verileri uyumsuz olsa da, son durumda tüm mikroservisler aynı veriye sahip olur. Özellikle veri güncellemelerinin kritik olmadığı durumlarda kullanılan bu yaklaşım, hızlı işlemler için idealdir.

Avantajları:

• Yüksek Performans: Nihai tutarlılık yaklaşımı, işlemleri daha hızlı hale getirir çünkü anında senkronizasyon gerektirmez.

• Düşük Gecikme: Mikroservisler arası veri senkronizasyonu, belirli aralıklarla yapılır ve her işlemin hemen güncellenmesi gerekmediğinden düşük gecikme süresi sağlar.

Zorlukları:

• Geçici Tutarsızlık: Tüm mikroservisler aynı anda güncellenmediği için, geçici veri tutarsızlıkları yaşanabilir.

• Veri Yönetimi Karmaşıklığı: Bu yaklaşımda, geçici tutarsızlıkları yönetmek için uygulama mantığında ek denetimler gerekebilir.

Veritabanı İşlem Yönetimi için Öneriler

1. Saga Kalıbını Kullanın: Dağıtık işlemleri yönetmek için Saga kalıbını tercih edin. Bu kalıp, mikroservisler arası veri tutarlılığını sağlayarak sistemin esnekliğini artırır.

1. İletişimi Olay Tabanlı Hale Getirin: Mikroservisler arası işlemlerde olay tabanlı iletişim kullanarak veri

  tutarlılığını sağlamak, performansı artırır. Apache Kafka gibi mesajlaşma sistemleri, mikroservislerin veri senkronizasyonunu daha kolay yönetmesini sağlar.

1. Eventual Consistency Yaklaşımını Kullanın: Her işlemin anında tutarlılık sağlaması gerekmiyorsa, nihai tutarlılık (eventual consistency) yaklaşımını benimseyin. Bu, özellikle yoğun işlem hacmi olan sistemlerde performansı artırır.

Sonuç

Veritabanı işlem yönetimi, mikroservis mimarisinde veri tutarlılığını sağlamak için kritik bir konudur. Saga kalıbı, iki aşamalı işlem (2PC), telafi edici işlemler ve nihai tutarlılık gibi farklı kalıplar, mikroservisler arası veri bütünlüğünü sağlamak için kullanılabilir. Her kalıp kendi avantaj ve dezavantajlarına sahip olup, uygulama gereksinimlerine göre uygun strateji seçilmelidir. Bu kalıpların doğru uygulanması, mikroservis mimarisinin performansını ve dayanıklılığını artıracaktır.

API Gateway

API Gateway, mikroservis mimarisinde tüm mikroservislerin dış dünyayla olan iletişimini yöneten merkezi bir giriş noktasıdır. API Gateway, kullanıcı taleplerini mikroservislere yönlendirir, yanıtları toplar ve tek bir yanıt olarak kullanıcılara iletir. Bu yapı, mikroservislerin dış dünyadan izole edilmesini ve sistemin daha güvenli, yönetilebilir ve performanslı çalışmasını sağlar. API Gateway, mikroservis mimarisinin temel bileşenlerinden biridir ve güvenlik, yük dengeleme, izleme, veri dönüştürme gibi pek çok işlevi üstlenebilir.

API Gateway'in Temel İşlevleri

1. İstek Yönlendirme (Request Routing)

2. API Gateway, gelen kullanıcı isteklerini doğru mikroservislere yönlendirir. Bu yönlendirme işlemi, her bir isteğin içeriğine göre yapılır ve her mikroservisin belirli bir işlevden sorumlu olması sağlanır. Örneğin, bir kullanıcı veritabanı sorgusu yapmak istediğinde, bu istek doğrudan veri yönetimiyle ilgili mikroservise yönlendirilir.

1. Yük Dengeleme (Load Balancing)

2. API Gateway, mikroservislerin yükünü dengeleyerek performans artışı sağlar. Birden fazla örneğe (instance) sahip mikroservislerin yük dengelenmesi, API Gateway tarafından yapılabilir. Bu sayede, gelen talepler mikroservislerin örnekleri arasında paylaştırılarak sistemin genel performansı korunur.

1. Güvenlik (Authentication ve Authorization)

2. API Gateway, mikroservislerin dış dünya ile doğrudan etkileşime girmesini engelleyerek güvenliği artırır. Tüm talepler API Gateway üzerinden geçerken, kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri yapılabilir. Bu, yalnızca yetkili kullanıcıların ilgili mikroservislere erişim sağlamasını garantiler. Örneğin, OAuth veya JWT (JSON Web Token) gibi kimlik doğrulama yöntemleri kullanarak erişim kontrolü sağlanabilir.

1. Veri Dönüştürme ve Filtreleme

2. API Gateway, gelen isteklerdeki verileri mikroservislerin ihtiyaç duyduğu formata dönüştürebilir. Bu, API Gateway’in hem veri dönüştürme (transformation) hem de veri filtreleme işlevini üstlenmesini sağlar. Örneğin, bir mikroservis JSON formatında veri beklerken, kullanıcı XML formatında veri gönderebilir. API Gateway, XML veriyi JSON formatına dönüştürerek mikroservisin bu veriyi işleyebilmesini sağlar.

1. Önbellekleme (Caching)

2. API Gateway, sıkça erişilen verileri önbelleğe alarak performansı artırabilir. Önbellekleme, özellikle yüksek erişim trafiğine sahip veriler için mikroservislerin üzerindeki yükü azaltır. Örneğin, kullanıcı profili gibi sık kullanılan veriler önbelleğe alınarak, bu veriler için her seferinde mikroservise istek yapılması önlenir.

1. İzleme ve Günlük Kaydı (Monitoring ve Logging)

2. API Gateway, tüm isteklerin ve yanıtların izlenmesini ve kaydedilmesini sağlayarak, mikroservislerin performansını ve sistemin genel sağlığını izlemeyi kolaylaştırır. Bu veriler, sistemdeki performans sorunlarını belirlemeye, güvenlik açıklarını analiz etmeye ve kullanıcı davranışlarını anlamaya yardımcı olur. Ayrıca, API Gateway üzerinden yapılan tüm işlemlerin günlük kaydını (log) tutarak, sistemde meydana gelen hataların kaynağını daha kolay bulabilirsiniz.

API Gateway Kullanmanın Avantajları

1. Güvenlik Artışı

2. API Gateway, tüm mikroservislerin dış dünya ile olan etkileşimini kontrol ettiği için güvenlik risklerini azaltır. Doğrudan erişimi engelleyerek her mikroservisin arka planda kalmasını sağlar ve kimlik doğrulama gibi işlemleri merkezi bir noktada yaparak güvenliği artırır.

1. Merkezi Yönetim ve İzleme

2. API Gateway, tüm istekleri merkezi bir noktada topladığı için izleme ve yönetim işlemlerini kolaylaştırır. Bu, mikroservislerin performansını daha verimli bir şekilde izlemeye ve gerekli optimizasyonları uygulamaya olanak tanır.

1. Yüksek Performans ve Ölçeklenebilirlik

2. Yük dengeleme ve önbellekleme gibi işlemlerle mikroservislerin performansı artırılabilir. API Gateway, mikroservislere gelen talepleri dengeli bir şekilde yönlendirerek daha ölçeklenebilir ve verimli bir sistem yapısı sunar.

1. Basitleştirilmiş İstemci Deneyimi

2. API Gateway, istemci tarafında birden fazla mikroservise doğrudan erişim ihtiyacını ortadan kaldırır. İstemciler yalnızca API Gateway üzerinden veri talep eder ve yanıt alır, bu da istemci tarafındaki karmaşıklığı azaltır. Özellikle mobil uygulamalarda ve çeşitli cihazlarda API Gateway'in sunduğu tek giriş noktası, sistemin daha anlaşılır olmasını sağlar.

1. Veri Dönüşümü ve Uyum Sağlama

2. API Gateway, veri dönüşümünü ve farklı istemci türlerine göre özelleştirme yapabilme esnekliği sunar. Örneğin, bir mobil uygulama için hafifletilmiş bir veri seti döndürürken, web uygulaması için daha ayrıntılı veri sağlayabilir. Bu esneklik, istemcilerin gereksinimlerine göre veri uyumunu artırır.

API Gateway'in Dezavantajları

1. Tek Hata Noktası Riski (Single Point of Failure)

2. API Gateway’in tüm istekleri merkezi olarak yönlendirmesi nedeniyle, gateway üzerinde bir sorun yaşanması durumunda tüm sistem etkilenebilir. Bu nedenle, API Gateway'in yedeklenmesi ve yüksek kullanılabilirlik (HA) yapılandırmaları ile korunması önemlidir.

1. Ekstra Gecikme

2. API Gateway, tüm istekleri yönlendirdiği için mikroservislere yapılan çağrılar ek bir gecikme oluşturabilir. Ancak, bu gecikme genellikle kabul edilebilir düzeydedir ve doğru optimizasyonlarla minimuma indirilebilir.

1. Yönetim Karmaşıklığı

2. API Gateway üzerinde tüm güvenlik, veri dönüşümü ve yönlendirme işlemlerinin yönetilmesi gerektiği için yönetim karmaşıklığı artabilir. Bu karmaşıklık, özellikle çok sayıda mikroservise sahip sistemlerde gateway yapılandırmasının zorlaşmasına yol açabilir.

1. Ölçeklendirme Zorlukları

2. API Gateway’in çok yüksek trafiğe maruz kalması durumunda, gateway’in kendisinin de ölçeklenmesi gerekebilir. Bu, sistem maliyetlerini artırabilir ve gateway’in performansını düşürebilir. Bu nedenle API Gateway’in ölçeklenebilir bir yapıda tasarlanması önemlidir.

API Gateway Uygulama Stratejileri

1. Backend for Frontend (BFF) Yaklaşımı

2. API Gateway’in her istemci türü (örneğin, mobil ve web uygulamaları) için özelleştirilmiş bir backend sunmasını sağlayan bu yaklaşım, istemcilerin gereksinimlerine göre uyarlanmış veri döndürür. BFF, özellikle farklı platformlar için optimize edilmiş deneyimler sunmak isteyen uygulamalarda etkilidir.

1. Güvenlik ve Kimlik Doğrulama Entegrasyonu

2. API Gateway, kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreçlerini merkezi bir şekilde yönetebilir. OAuth2 veya JWT gibi güvenlik standartları ile API Gateway üzerinden tüm istemci erişimleri güvenli hale getirilebilir.

1. Önbellekleme ve Yüksek Performans

2. Sık erişilen veriler için API Gateway üzerinde önbellekleme stratejileri uygulanabilir. Bu, mikroservislerin üzerindeki yükü azaltarak performansı artırır. Redis gibi önbellekleme araçları, API Gateway ile entegre edilerek hızlı veri sunumu sağlanabilir.

1. Servis Discovery Entegrasyonu

2. API Gateway, servis keşif (Service Discovery) mekanizmaları ile entegre edilerek mikroservislerin dinamik olarak bulunmasını sağlar. Örneğin, Eureka veya Consul gibi servis keşif araçları kullanılarak mikroservislerin IP adresleri veya konumları gateway tarafından otomatik olarak güncellenebilir.

API Gateway için Popüler Araçlar

1. Kong

2. Açık kaynaklı bir API Gateway olan Kong, yük dengeleme, kimlik doğrulama, hız sınırlama ve izleme gibi birçok özelliği destekler. Mikroservislerin güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde yönetilmesine olanak tanır.

1. NGINX

2. Yüksek performanslı bir ters proxy ve API Gateway olarak kullanılan NGINX, yük dengeleme ve önbellekleme özellikleri ile bilinir. Geniş konfigürasyon seçenekleri sayesinde özelleştirilebilir bir gateway sunar.

1. AWS API Gateway

2. Amazon Web Services’in sunduğu bu hizmet, özellikle bulut tabanlı uygulamalar için güçlü bir çözüm sunar

. AWS API Gateway, güvenlik ve yönetim seçenekleri ile mikroservislerin AWS üzerinde yönetilmesini kolaylaştırır.

1. Zuul

2. Netflix tarafından geliştirilen Zuul, mikroservis yönlendirme ve yük dengeleme işlemlerinde yaygın olarak kullanılır. Netflix OSS ekosistemi ile entegre çalışan Zuul, özelleştirilebilir bir API Gateway çözümü sunar.

Sonuç

API Gateway, mikroservis mimarisinde kullanıcı isteklerinin güvenli, hızlı ve etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar. İstemcilerle mikroservisler arasındaki tüm işlemlerin tek bir noktadan yönetilmesi, güvenlik, izleme ve performans gibi alanlarda büyük avantajlar sunar. API Gateway’in sağladığı güvenlik ve yük dengeleme gibi özellikler, mikroservis mimarisinin karmaşıklığını azaltırken, sistemin daha ölçeklenebilir ve yönetilebilir olmasını sağlar. Ancak, API Gateway yapısını dikkatli planlamak ve ölçeklenebilir bir çözüm seçmek bu yapının performansını ve güvenilirliğini artıracaktır.

Backend for Frontend (BFF)

Backend for Frontend (BFF) kalıbı, mikroservis mimarisinde her bir istemci türü (örneğin mobil, web veya IoT uygulamaları) için özel bir backend (arka uç) katmanı sağlama prensibine dayanır. Bu yaklaşım, her bir istemcinin kendi özel gereksinimlerine göre optimize edilmiş veri ve işlemler sunar. BFF, kullanıcı deneyimini artırmak ve istemciler ile mikroservisler arasındaki veri akışını düzenlemek için kullanılır.

Mikroservis mimarisinde, kullanıcı arayüzleri genellikle doğrudan mikroservislerle etkileşime geçmez. Bunun yerine, arada bir API Gateway veya BFF gibi bir katman bulunur. BFF kalıbı, her bir istemcinin farklı ihtiyaçları olduğu durumlarda çok etkilidir, çünkü her BFF istemciye özel optimize edilmiş veri sağlamak için çalışır.

BFF Kalıbının Temel İşlevleri

1. İstemciye Özel API

2. BFF, her bir istemcinin gereksinimlerine göre özelleştirilmiş bir API sunar. Örneğin, bir mobil uygulama daha az veri ve basitleştirilmiş bir yanıt gerektirirken, web uygulaması daha kapsamlı verilere ihtiyaç duyabilir. BFF bu ihtiyaçları karşılayarak, her istemci için optimize edilmiş API’ler sağlar.

1. Veri Dönüşümü ve Filtreleme

2. Farklı istemciler farklı veri yapıları veya içerikler talep edebilir. BFF, mikroservislerden gelen verileri istemcilerin ihtiyaç duyduğu formata dönüştürme işlevini yerine getirir. Bu sayede, istemciler gereksiz verileri çekmek zorunda kalmaz ve daha optimize edilmiş bir veri akışı sağlanır.

1. İş Mantığı ve İstemci Gereksinimlerine Göre Özelleştirme

2. BFF, istemcilerin belirli işlemlerini desteklemek için iş mantığını istemciye özel olarak özelleştirebilir. Örneğin, mobil uygulama kullanıcılarına yönelik bir iş mantığı web uygulamasından farklı olabilir. BFF, mikroservislerdeki verileri kullanarak bu iş mantığını kendi içinde barındırır ve istemciye özel bir deneyim sunar.

1. Güvenlik ve Kimlik Doğrulama Yönetimi

2. BFF, istemcilerden gelen kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini yönetir. Her bir istemci türü için güvenlik gereksinimleri farklı olabileceğinden, BFF bu işlemleri merkezileştirerek mikroservislerin güvenlik yükünü azaltır ve istemciye özel güvenlik politikaları sağlar.

1. İstemci Performansını Artırma

2. BFF, istemcilerin gereksiz mikroservis çağrıları yapmasını önler. Bir istemcinin tüm veriye ihtiyaç duymadığı durumlarda, yalnızca gerekli olan verileri döndürerek istemcinin performansını artırır. Bu, özellikle mobil uygulamalarda veri tüketimini ve gecikmeyi azaltmak için önemlidir.

BFF Kalıbının Kullanım Avantajları

1. Daha İyi Kullanıcı Deneyimi

2. BFF, her bir istemcinin özel gereksinimlerini karşılamak üzere optimize edilmiş API’ler sunarak kullanıcı deneyimini iyileştirir. Örneğin, mobil uygulamalar için daha hızlı yanıt süreleri sağlanabilir ve web uygulamaları için daha fazla veri sunulabilir.

1. İstemci Tarafında Performans Artışı

2. İstemcinin ihtiyaç duyduğu veri miktarını en aza indirgeyerek, veri kullanımını ve ağ üzerindeki yükü azaltır. Özellikle mobil cihazlarda, veri tüketimini minimuma indirerek kullanıcıların daha hızlı bir deneyim yaşamasını sağlar.

1. Mikroservislerin Karmaşıklığını Azaltır

2. BFF, istemciye özel iş mantığını kendi katmanında barındırarak mikroservislerin yükünü hafifletir. Mikroservisler yalnızca belirli işlevleri yerine getirir ve BFF bu işlevleri istemciye göre uyarlayarak sunar.

1. İstemciye Özgü Geliştirme Kolaylığı

2. BFF, istemciye özel işlevlerin ve gereksinimlerin bağımsız olarak geliştirilmesine olanak tanır. Her bir istemci için ayrı bir backend sağlandığı için, farklı istemci gereksinimleri doğrudan mikroservisleri etkilemez.

1. Güvenlik ve Erişim Kontrolü

2. BFF, güvenlik işlemlerini istemciye özgü şekilde yönetir. Bu sayede her istemci için belirli güvenlik politikaları uygulanabilir ve tüm istemciler tek bir erişim katmanından yönetilebilir. Örneğin, mobil uygulama kullanıcılarına farklı bir erişim sağlanırken, web kullanıcılarına daha geniş bir erişim tanımlanabilir.

BFF Kalıbının Dezavantajları

1. Ekstra Katman ve Karmaşıklık

2. BFF, mikroservis mimarisine ek bir katman eklediği için sistemin genel karmaşıklığını artırabilir. Ekstra bir katman olarak çalışması, yönetim ve bakım süreçlerinde ek iş yükü getirebilir.

1. Bakım ve Yönetim Zorlukları

2. Her istemci türü için ayrı bir BFF geliştirilmesi gerektiğinden, her bir BFF’nin bağımsız olarak yönetilmesi ve bakımı gerekir. İstemci gereksinimlerinin sürekli değişmesi durumunda, BFF’ler de sürekli güncellenmelidir.

1. Kod ve İş Mantığı Tekrarı

2. BFF kalıbı, her bir istemci için farklı backend geliştirilmesini gerektirir, bu da kod ve iş mantığı tekrarına yol açabilir. Bu durum, özellikle aynı işlevselliğin birçok istemci için farklı BFF’lerde yinelenmesi halinde, yönetim zorluğu yaratabilir.

BFF Kalıbının Uygulanması İçin Öneriler

1. Her İstemci İçin Ayrı Bir BFF Oluşturun

2. Mobil, web ve diğer istemci türleri için ayrı BFF katmanları oluşturarak her birine özel iş mantığı geliştirin. Bu, her istemcinin gereksinimlerine uygun bir backend sunulmasını sağlar.

1. Veri Dönüştürme ve Filtreleme Yapısını Kurun

2. BFF katmanında veri dönüşüm ve filtreleme işlemlerini otomatikleştirin. Mikroservislerden gelen verilerin istemcinin ihtiyaç duyduğu forma dönüştürülmesi, performansı artırır ve istemciye daha anlamlı veri sunulmasını sağlar.

1. Güvenlik İşlemlerini BFF Üzerinden Yönetin

2. BFF katmanı üzerinden kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini yönetin. Bu sayede, her istemciye özel güvenlik önlemleri alınarak mikroservisler üzerindeki güvenlik yükü azaltılabilir.

1. Önbellekleme (Caching) Stratejisi Kullanın

2. Sık kullanılan veriler için BFF katmanında önbellekleme yaparak istemcilerden gelen tekrar eden talepleri azaltın. Bu, BFF’nin daha hızlı yanıt vermesine ve mikroservislerin üzerindeki yükün azalmasına yardımcı olur.

1. API Gateway ile Entegre Çalışın

2. BFF’lerin API Gateway ile entegre çalışmasını sağlayarak tüm veri akışını daha düzenli hale getirin. API Gateway, istemcilerden gelen talepleri BFF’lere yönlendirirken, istemci türüne göre hangi BFF’nin kullanılacağını belirleyebilir.

BFF ve API Gateway Arasındaki Farklar

API Gateway ve BFF, her ne kadar istemciler ve mikroservisler arasındaki veri akışını düzenlemek için kullanılan katmanlar olsa da, temel işlevleri ve uygulama alanları farklıdır:

• API Gateway, tüm mikroservisler için tek bir giriş noktası sunar. Güvenlik, yük dengeleme ve genel veri dönüşüm işlemlerini gerçekleştirir.

• BFF  ise, her bir istemci türü için özel olarak yapılandırılmış backend işlevselliği sağlar. Her istemciye özgü iş mantığı, veri dönüşümü ve güvenlik politikaları BFF üzerinden yönetilir.

Bu iki yapı bir arada kullanılabilir. API Gateway, genel yönetim ve güvenlik sağlarken, BFF her istemciye özel iş mantığını üstlenir.

Sonuç

Backend for Frontend (BFF) kalıbı, her bir istemci türünün özel gereksinimlerini karşılayarak kullanıcı deneyimini iyileştiren etkili bir çözümdür. Özellikle farklı platformlarda çalışan uygulamalarda, her istemciye özel API ve iş mantığı sağlayarak verimlilik ve performans artışı sağlar. Ancak, ek katman olarak çalışması nedeniyle bakım ve yönetim süreçlerinde ek karmaşıklık yaratabilir. Bu yüzden, BFF kalıbını uygularken veri dönüşümü, güvenlik ve performans yönetimi gibi konulara dikkat ederek sistemin daha yönetilebilir ve optimize edilmiş bir yapıya kavuşmasını sağlayabilirsiniz.

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

CQRS, yani  Command Query Responsibility Segregation (Komut ve Sorgu Sorumluluğu Ayrımı), veri okuma ve yazma işlemlerinin birbirinden ayrılması prensibine dayanır. Bu kalıp, veri okuma (query) ve yazma (command) işlemlerinin farklı veri modelleri ve bileşenler tarafından ele alınmasını sağlayarak sistemin performansını, ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini artırmayı hedefler. Mikroservis mimarisinde özellikle karmaşık veri işleme süreçlerinde kullanılan CQRS, veri güncellemeleri ile veri sorgularının ayrılmasıyla sistem genelinde daha hızlı ve güvenilir bir yapı sunar.

CQRS'nin Temel Prensibi

CQRS’nin temel prensibi, veri yazma ve okuma işlemlerinin ayrı sorumluluk alanlarına sahip olmasıdır. Geleneksel sistemlerde veri hem okuma hem de yazma işlemleri için aynı veri modelinde ve aynı bileşen üzerinden yönetilir. Bu durum, büyük ölçekli uygulamalarda performans sorunlarına yol açabilir. CQRS, bu iki işlemi birbirinden ayırarak her biri için optimize edilmiş bir veri modeli ve süreç sağlar.

1. Command (Komut) Tarafı

2. Komut tarafı, veri yazma işlemlerini yönetir. Bu işlemler veri ekleme, güncelleme veya silme gibi değişiklik gerektiren işlemlerden oluşur. Komut işlemleri, sistemde bir değişiklik yaratır ve veri tabanında güncelleme yapılmasını sağlar.

1. Query (Sorgu) Tarafı

2. Sorgu tarafı, veri okuma işlemlerini yönetir. Bu işlemler veri üzerinde herhangi bir değişiklik yapmaz, yalnızca veri çekme (okuma) işlevi görür. Sorgu tarafı, kullanıcıların veya istemcilerin ihtiyaç duyduğu verilere hızlıca erişebilmesini sağlar.

CQRS'nin Avantajları

1. Performans Optimizasyonu

2. Veri okuma ve yazma işlemlerinin ayrılması, her bir işlemi bağımsız olarak optimize etme imkanı sağlar. Özellikle büyük veri sorguları veya karmaşık veri güncellemeleri gereken durumlarda, her iki işlem için ayrı veri modellerinin kullanılması performansı artırır.

1. Ölçeklenebilirlik

2. Okuma ve yazma işlemleri farklı veri modellerinde ve bileşenlerde işlendiğinden, her bir taraf ayrı ayrı ölçeklenebilir. Örneğin, yalnızca okuma işlemlerinin yoğun olduğu durumlarda, sorgu tarafını ölçeklendirmek sistemin genel performansını artırır. Benzer şekilde, yazma işlemleri için de bağımsız ölçeklendirme yapılabilir.

1. Veri Tutarlılığı

2. CQRS, okuma ve yazma işlemlerinin ayrı veri modelleri kullanmasını sağladığı için, veri güncellemelerinin okuma işlemlerini etkilememesini sağlar. Bu, özellikle yoğun veri trafiğine sahip uygulamalarda veri tutarlılığı sağlar. CQRS aynı zamanda Event Sourcing gibi veri kaynağı tabanlı yöntemlerle birleştirildiğinde, veri geçmişini yönetme ve geri alma işlemleri daha kolay hale gelir.

1. İş Mantığının Ayrımı

2. CQRS, okuma ve yazma işlemlerinin iş mantığını ayrıştırarak kodun daha okunabilir ve yönetilebilir hale gelmesini sağlar. Yazma işlemleri genellikle daha karmaşık iş mantıkları içerirken, okuma işlemleri daha sade bir yapıdadır. Bu ayrım, kodun anlaşılabilirliğini artırır ve geliştirme sürecini hızlandırır.

1. Karmaşık İşlem Senaryolarını Yönetme Kolaylığı

2. Karmaşık veri işlemleri ve büyük veri kümelerinde CQRS, hem veri okuma hem de yazma işlemlerini daha kolay ve hızlı bir şekilde yönetme imkanı sağlar. Okuma ve yazma işlemlerinin aynı veri modelini zorlamaması, işlemlerin yönetimini kolaylaştırır.

CQRS'nin Dezavantajları

1. Artan Karmaşıklık

2. CQRS, iki ayrı veri modeli ve bileşen yapısı gerektirdiği için sistemin karmaşıklığını artırır. Bu durum, özellikle küçük ve basit projelerde gereksiz bir karmaşıklık yaratabilir. CQRS, sadece büyük ölçekli, karmaşık veri işlemleri gerektiren projelerde uygulanması önerilen bir kalıptır.

1. Veri Senkronizasyonu Sorunları

2. CQRS’de okuma ve yazma işlemleri farklı veri modellerinde tutulduğu için veri senkronizasyonu önemli bir sorun olabilir. Özellikle anında tutarlılık (strong consistency) gerektiren durumlarda, okuma ve yazma tarafları arasındaki senkronizasyon zorlayıcı olabilir. Çoğu durumda CQRS,  nihai tutarlılık  (eventual consistency) yaklaşımıyla kullanılır.

1. Ekstra Depolama Maliyeti

2. Okuma ve yazma işlemleri için farklı veri modelleri kullanıldığından, sistemde veri çoğaltması ve ek depolama maliyetleri ortaya çıkabilir. Özellikle büyük veri kümelerinde bu maliyetler önemli ölçüde artabilir.

1. Kod Bakımı ve Geliştirme Sürecinin Karmaşıklaşması

2. CQRS, okuma ve yazma işlemleri için ayrı kod yapıları gerektirdiği için geliştirme ve bakım süreçlerinde ek zorluklar ortaya çıkar. Yazma tarafındaki veri modeli değiştiğinde, sorgu tarafındaki modelin de güncellenmesi gerekebilir.

CQRS ve Event Sourcing

CQRS,  Event Sourcing  ile birleştirildiğinde çok daha güçlü bir veri yönetim stratejisi sunar. Event Sourcing, veri değişikliklerini olaylar olarak kaydetme prensibine dayanır ve sistemin herhangi bir zamanda geçmiş olaylara dayanarak mevcut durumunu yeniden oluşturmasını sağlar. CQRS ve Event Sourcing’in birlikte kullanılması şu avantajları sağlar:

• Veri Geçmişini Kaydetme: Tüm veri değişiklikleri olay olarak kaydedildiği için geçmiş veri durumlarına geri dönmek kolaylaşır.

• Geri Alınabilir İşlemler: Veri olayları kaydedildiğinden, hatalı işlemler veya değişiklikler kolayca geri alınabilir.

• Daha İyi İzlenebilirlik: Event Sourcing, sistemdeki tüm değişikliklerin izlenebilmesini sağlar ve olayları kaydederek iş süreçlerinin daha iyi gözlemlenmesine olanak tanır.

CQRS’nin Uygulama Stratejileri

1. Okuma ve Yazma Modellerini Ayırın

2. CQRS’de veri modeli, okuma ve yazma işlemleri için ayrı ayrı tanımlanmalıdır. Okuma tarafı hızlı veri erişimine uygun olarak optimize edilirken, yazma tarafı veri bütünlüğüne ve işlem mantığına odaklanır.

1. Nihai Tutarlılık Yaklaşımını Benimseyin

2. Okuma ve yazma tarafları arasındaki senkronizasyon, genellikle nihai tutarlılık (eventual consistency) prensibine göre yapılır. Veri değişiklikleri yavaş yavaş okuma modeline yansıtılır, böylece sistemin performansı korunur.

1. Olay Tabanlı İletişim Kullanın

2. CQRS uygularken veri değişikliklerini sorgu tarafına aktarmak için olay tabanlı iletişim yöntemlerinden yararlanın. Örneğin, veri değişiklikleri bir olay olarak yayınlanır ve okuma tarafı bu olayı dinleyerek verilerini günceller.

1. Depolama ve Performans Gereksinimlerine Göre Veri Modeli Seçin

2. Okuma ve yazma tarafları için en uygun veri modellerini seçin. Örneğin, yazma tarafında ilişkisel bir veritabanı kullanırken okuma tarafında NoSQL tabanlı bir veritabanı kullanarak okuma performansını artırabilirsiniz.

CQRS'nin Kullanım Alanları

CQRS, özellikle aşağıdaki durumlarda kullanışlıdır:

• Karmaşık ve Büyük Veri Yapıları: Büyük ölçekli veri işlemleri olan sistemlerde, okuma ve yazma işlemlerini ayırarak performansı artırmak amacıyla tercih edilir.

• Yoğun Okuma İşlemleri: Eğer sistemde okuma işlemleri çok yoğunsa, okuma tarafını optimize ederek hızlı veri erişimi sağlamak için CQRS kullanılabilir.

• Event Sourcing ile Birleşik Kullanım: Veri değişikliklerini geçmişe yönelik kaydetmek ve olay bazlı veri işleme sağlamak amacıyla CQRS, Event Sourcing ile birlikte kullanılabilir.

• Ölçeklenebilir Uygulamalar: CQRS, okuma ve yazma işlemlerini bağımsız olarak ölçeklemeyi mümkün kıldığı için yüksek trafikli ve dinamik veri gereksinimi olan uygulamalarda tercih edilir.

Sonuç

CQRS (Command Query Responsibility Segregation), veri okuma ve yazma işlemlerini birbirinden ayırarak büyük ölçekli, karmaşık veri işlemlerine sahip sistemlerde performans ve esneklik kazandıran bir tasarım kalıbıdır. Bu kalıbın başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için, sistemin veri senkron

izasyonunu, nihai tutarlılık yaklaşımını ve olay tabanlı iletişimi doğru bir şekilde yönetmek gerekir. CQRS, özellikle yüksek performans gerektiren, yoğun veri trafiği olan ve karmaşık iş mantıkları içeren uygulamalarda önemli bir avantaj sağlar, ancak küçük ve basit projelerde gereksiz bir karmaşıklık yaratabilir.

Event Sourcing

Event Sourcing (Olay Kaynaklı Veri Yönetimi), veri değişikliklerinin olaylar olarak kaydedilmesi prensibine dayanan bir veri yönetim yaklaşımıdır. Geleneksel veri yönetimi sistemlerinde, veri güncellemeleri doğrudan veritabanına yazılır ve yalnızca son durum saklanır. Ancak Event Sourcing, her veri değişikliğini bir olay olarak kaydederek tüm sistem geçmişini korumayı amaçlar. Bu sayede, geçmiş olaylara bakılarak veri durumları yeniden oluşturulabilir ve işlemler detaylı olarak izlenebilir.

Event Sourcing özellikle mikroservis mimarisinde, dağıtık sistemlerde ve karmaşık iş süreçlerinde tercih edilir. Bu yaklaşım, veri tutarlılığı, işlem izlenebilirliği ve geri alınabilirlik açısından büyük avantajlar sunar.

Event Sourcing Nasıl Çalışır?

Event Sourcing modelinde, veri değişiklikleri veritabanında doğrudan saklanmak yerine olaylar olarak bir olay deposuna kaydedilir. Bu olaylar, bir nesnenin durumunda meydana gelen tüm değişiklikleri kapsar. Sistem, herhangi bir zamanda olayların sırasını izleyerek nesnenin o andaki durumunu yeniden oluşturabilir.

Örneğin, bir sipariş işlemi için Event Sourcing kullandığınızı düşünün. Bir siparişin durumu değiştikçe her adım bir olay olarak kaydedilir:

• "Sipariş Oluşturuldu"

• "Sipariş Ödendi"

• "Sipariş Kargoya Verildi"

• "Sipariş Teslim Edildi"

Bu olaylar sırasıyla kaydedilir ve istenildiği zaman tüm bu olaylar tekrar işlenerek siparişin mevcut durumu elde edilebilir.

Event Sourcing'in Avantajları

1. Veri Tutarlılığı ve Güvenilirlik

2. Event Sourcing, sistemdeki her bir değişikliği kaydettiğinden veri tutarlılığı sağlar. Tüm olaylar sırayla kaydedildiği için, veri tutarlılığı korunur ve sistemdeki değişikliklerin güvenilir bir kaydı oluşturulur.

1. Veri Geçmişine Erişim

2. Event Sourcing, sistemde gerçekleşen her olayın kaydını tuttuğu için, veri geçmişine erişim sağlar. Bu, sistemdeki geçmiş işlemleri incelemeyi, analiz etmeyi ve gerektiğinde önceki duruma dönmeyi kolaylaştırır. Ayrıca, hata ayıklama veya geçmiş işlemleri izleme gibi gereksinimler için veri geçmişi önemlidir.

1. Geri Alınabilirlik

2. Event Sourcing, tüm olayları kaydettiği için, hatalı bir değişikliğin geri alınmasını mümkün kılar. Bir nesnenin veya işlemin belirli bir duruma geri getirilmesi gerektiğinde, olay deposundaki veriler kullanılarak bu durum kolayca oluşturulabilir.

1. İşlem İzlenebilirliği ve Analitik Yeteneği

2. Olay tabanlı bir yapı, sistemdeki tüm işlemlerin ve veri değişikliklerinin izlenmesine olanak tanır. Bu sayede iş süreçleri detaylı bir şekilde izlenebilir ve analiz edilebilir. Ayrıca, analiz yapmak için veri geçmişinden yararlanarak karar destek sistemlerine veri sağlamak mümkündür.

1. Mikroservisler Arası Veri Senkronizasyonu

2. Event Sourcing, mikroservisler arasında veri senkronizasyonunu sağlamak için ideal bir yöntemdir. Her bir mikroservis, veri değişikliklerini olay olarak kaydedip bu olayları diğer mikroservislere bildirebilir. Bu, dağıtık sistemlerde veri tutarlılığını sağlamada yardımcı olur.

Event Sourcing'in Dezavantajları

1. Veri Depolama Maliyetleri

2. Event Sourcing’de her veri değişikliği bir olay olarak kaydedildiği için, veritabanı zamanla çok büyük bir olay arşivine dönüşebilir. Bu durum, yüksek veri depolama maliyetlerine yol açabilir ve büyük veri kümelerinde performans sorunlarına neden olabilir.

1. Veri Yeniden Yapılandırma Zorlukları

2. Olayları sıralı bir şekilde işleyerek nesnenin durumunu yeniden oluşturmak, özellikle büyük veri kümelerinde ve uzun süreli işlemlerde zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, performans sorunlarını önlemek için olay deposunun dikkatli bir şekilde yönetilmesi gereklidir.

1. Olay Uyumluluğu ve Evrimi

2. Event Sourcing yapısında, olayların sürekli olarak kaydedilmesi nedeniyle eski olaylarla uyumlu kalmak zor olabilir. Veritabanı yapısı veya olay formatında yapılan değişikliklerin, geçmiş olayları nasıl etkileyeceği dikkatle düşünülmelidir. Eski olayların yeni yapıya uyarlanması için olay sürümleme gibi ek tekniklere ihtiyaç duyulabilir.

1. Veri Tutarlılığı ve Senkronizasyon Karmaşıklığı

2. Dağıtık sistemlerde olay tabanlı iletişim karmaşıklık yaratabilir. Özellikle anında veri tutarlılığı gereken sistemlerde, olayların senkronize edilmesi zorlayıcı olabilir. Çoğu Event Sourcing uygulaması,  nihai tutarlılık  prensibine göre çalışır, bu nedenle anında tutarlılık sağlanması gereken durumlarda ek çözüm gerektirir.

Event Sourcing ile Snapshot (Anlık Görüntü) Kullanımı

Event Sourcing, olay deposunda biriken büyük veri miktarı nedeniyle performans sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle, belirli aralıklarla nesnelerin durumlarının "snapshot" (anlık görüntü) olarak kaydedilmesi önerilir. Snapshot, bir nesnenin belirli bir zamandaki durumunu kaydeden bir yapıdır ve olayları baştan sona işlemek zorunda kalmadan nesnenin o andaki durumunu hızlıca oluşturmayı sağlar.

Örneğin, bir sipariş nesnesi için:

1. 100 adet olay kaydedilmiş olabilir.

2. Her 20 olayda bir snapshot alarak, nesnenin o andaki durumu kaydedilir.

3. Siparişin son durumunu oluşturmak için en son snapshot’tan itibaren yalnızca son olayları işlemek yeterli olur.

Snapshot kullanımı, performansı artırır ve veri yeniden yapılandırma süresini kısaltır.

Event Sourcing ve CQRS Birlikte Kullanımı

Event Sourcing, genellikle  CQRS (Command Query Responsibility Segregation)  ile birlikte kullanılır. CQRS, okuma ve yazma işlemlerini ayırarak veri modellemesini ve performansı optimize eder. Event Sourcing ile birleştirildiğinde, sistemdeki tüm veri değişiklikleri olay olarak kaydedilirken, okuma işlemleri bu olaylar yerine sorgu modeli üzerinden yapılır. Bu model, Event Sourcing'in sunduğu veri tutarlılığı ve geçmişe dönük veri erişim avantajlarını CQRS'nin performans ve ölçeklenebilirlik avantajlarıyla birleştirir.

CQRS ve Event Sourcing’in birlikte kullanılması şu avantajları sağlar:

• Performans Artışı: Okuma ve yazma işlemlerinin ayrılması, sorgu performansını artırır ve veri yeniden yapılandırma sürecini optimize eder.

• Veri Tutarlılığı ve Geçmiş Erişimi: Tüm olayların kaydedilmesi, veri geçmişine erişimi kolaylaştırır ve gerektiğinde verinin önceki durumlarına geri dönmeyi mümkün kılar.

Event Sourcing'in Kullanım Alanları

Event Sourcing, aşağıdaki durumlarda tercih edilebilir:

1. İşlem İzlenebilirliği Gereken Sistemler

2. İş süreçlerinin detaylı izlenmesi gereken durumlarda Event Sourcing kullanılabilir. Örneğin, finansal işlemler, tedarik zinciri yönetimi veya müşteri sipariş süreçleri gibi işlem izlenebilirliğinin kritik olduğu sistemlerde Event Sourcing avantaj sağlar.

1. Dağıtık Mikroservis Mimarileri

2. Mikroservis mimarisinde veri senkronizasyonunu sağlamak için Event Sourcing tercih edilir. Mikroservisler, veri değişikliklerini olaylar olarak kaydedip birbirlerine ileterek dağıtık bir yapıda veri tutarlılığı sağlar.

1. Geri Alınabilir İşlemler ve Geçmiş Erişimi Gerektiren Sistemler

2. Geçmiş verilere geri dönme veya hatalı işlemleri geri alma ihtiyacı olan sistemlerde Event Sourcing idealdir. Bu özellik, bankacılık veya e-ticaret sistemlerinde müşteri işlemlerini izlemek ve hataları geri almak için kullanışlıdır.

1. Analiz ve Raporlama Gereksinimleri Olan Sistemler

2. Event Sourcing, tüm işlem geçmişini tuttuğu için analiz ve raporlama gereksinimleri olan sistemlerde kullanılabilir. Her olayın kaydedilmesi, geçmiş veri analizleri yapmayı kolaylaştırır ve karar destek sistemleri için faydalı veri sağlar.

Sonuç

Event Sourcing, veri değişikliklerinin olaylar olarak kaydedilmesi sayesinde veri tutarlılığı, izlenebilirlik ve geçmişe dönük erişim avantajları sunan güçlü bir veri yönetim kalıbıdır. Özellikle karmaşık iş süreçlerine sahip, dağıtık ve geri alınabilir veri gereksinimi olan sistemlerde idealdir. Ancak, veri depolama maliyetleri, olay uyumluluğu ve veri yeniden

  yapılandırma gibi zorluklar barındırabilir. Event Sourcing'i etkin bir şekilde kullanabilmek için snapshot stratejileri, CQRS ile entegrasyon ve olay sürümleme gibi teknikler uygulanabilir. Bu kalıbı kullanırken veri yönetimi ve performans optimizasyonu konularına dikkat edilmesi, sistemin sağlıklı ve hızlı çalışması için önemlidir.

Senkron ve Asenkron İletişim

Mikroservis mimarisinde, iletişim modeli sistemin performansını, ölçeklenebilirliğini ve yanıt süresini doğrudan etkiler. Mikroservisler arasında veri ve işlem aktarımı yapılırken, senkron veya asenkron iletişim yöntemleri kullanılabilir. Her iki iletişim modeli, farklı kullanım senaryolarında avantajlar sağlarken, sistem gereksinimlerine göre seçilmelidir.

Senkron İletişim

Senkron iletişim, bir mikroservisin başka bir mikroservise yaptığı isteğin yanıtlanana kadar beklediği iletişim modelidir. Bu modelde bir servis, başka bir servisten veri veya işlem sonucu talep ettiğinde, yanıt alana kadar durur (bloklanır) ve diğer işlemlerini bekletir. En yaygın senkron iletişim protokolleri HTTP/REST, gRPC ve SOAP gibi protokollerdir.

Senkron İletişimin Özellikleri

1. Anında Yanıt Gereksinimi

2. Senkron iletişimde, bir servis diğer servisten anında yanıt bekler. Bu, özellikle bir işlem için anlık doğrulama veya veri sağlanması gereken durumlarda önemlidir. Örneğin, bir sipariş işlemi sırasında ödeme doğrulaması için senkron iletişim kullanılabilir.

1. Deterministik Yanıt Süresi

2. Senkron iletişim, yanıt süresinin belirli olmasını sağlar. Servis, diğer servisten yanıt alana kadar işlemine devam etmez, böylece her bir işlem sıralı ve düzenli bir şekilde yürütülür.

1. Basit Uygulama Yapısı

2. Senkron iletişimde, veri akışının takibi daha kolaydır. Bir istek yapıldığında yanıt beklenir, yanıt geldikten sonra işlem devam eder. Bu, iş akışını daha basit hale getirir ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Senkron İletişimin Avantajları

• Gerçek Zamanlı Yanıt: Senkron iletişimde, istemci yanıtı hemen alır. Bu özellik, gerçek zamanlı sistemlerde anında işlem sonucu gerektiren durumlarda önemlidir.

• Basitlik: İş akışının doğrudan ve sıralı olması, kod yapısının daha anlaşılır olmasını sağlar. Hata ayıklama ve iş mantığı takibi daha kolaydır.

• Deterministik İşlem Süreci: Her adım, bir önceki adımın tamamlanmasını beklediği için işlemler sıralı bir şekilde yürütülür.

Senkron İletişimin Dezavantajları

• Bloklama ve Gecikme: Senkron iletişimde, bir servis diğer servisten yanıt alana kadar beklediği için bloklanabilir ve bu da yanıt süresini artırır. Diğer servislerdeki gecikmeler tüm sistemi yavaşlatabilir.

• Kırılganlık ve Tek Hata Noktası: Senkron iletişimde bir servis başarısız olursa, yanıt bekleyen diğer servisler de bu durumdan etkilenir ve tüm iş akışı aksayabilir.

• Ölçeklenebilirlik Sorunları: Yüksek trafikte senkron iletişim kaynak yoğunluğu gerektirir ve ölçeklenebilirliği zorlaştırır.

Asenkron İletişim

Asenkron iletişim, bir mikroservisin başka bir mikroservise yaptığı isteğin yanıtını beklemeden işlemine devam ettiği iletişim modelidir. Bu modelde, bir servis diğer servise veri veya işlem talebi gönderir ve yanıt gelip gelmediğini beklemeden diğer işlemlerine devam eder. Asenkron iletişim genellikle mesajlaşma sistemleri (örneğin, Apache Kafka, RabbitMQ) ve olay tabanlı mimarilerle uygulanır.

Asenkron İletişimin Özellikleri

1. Yanıt Beklememe

2. Asenkron iletişimde, bir servis başka bir servise istek gönderdiğinde yanıt beklemeden kendi işlemlerini yürütmeye devam eder. Yanıt geldiğinde, sistem bu yanıtı işler veya farklı bir iş akışına yönlendirir. Bu durum, özellikle yüksek yük altında sistemin performansını artırır.

1. Nihai Tutarlılık

2. Asenkron iletişimde, anlık tutarlılık zorunlu değildir. İşlemler belirli bir süre boyunca tutarsız kalabilir ve bu süre sonunda verinin tutarlılığı sağlanır. Bu model, "nihai tutarlılık" prensibine göre çalışır ve özellikle veri güncellemeleri veya bildirimin gecikmeyi tolere edebileceği durumlarda kullanılır.

1. Mesajlaşma Sistemleri ile Entegrasyon

2. Asenkron iletişim genellikle mesajlaşma sistemleri ile yürütülür. Bir servis istekleri bir kuyruğa gönderir, diğer servis bu kuyruğu dinler ve işlemlerini yürütür. Örneğin, Kafka veya RabbitMQ gibi mesajlaşma sistemleri kullanılarak servisler arasında asenkron iletişim sağlanabilir.

Asenkron İletişimin Avantajları

• Yüksek Performans: Asenkron iletişim, bir servisin başka bir servis yanıtını beklememesini sağladığı için sistemin genel performansını artırır. Bu, özellikle yüksek hacimli ve yoğun işlem gerektiren sistemlerde avantaj sağlar.

• Esnek ve Dayanıklı: Bir servis başarısız olsa bile, işlemler kuyruğa alındığı için sistemin genel işleyişi etkilenmez. Bu model, sistemin dayanıklılığını artırır.

• Kolay Ölçeklenebilirlik: Asenkron iletişim, mikroservislerin bağımsız ölçeklenebilmesine olanak tanır. Servisler arasındaki iletişim mesaj kuyrukları üzerinden yürütüldüğünden, yük altında bile sistem kolayca ölçeklenebilir.

Asenkron İletişimin Dezavantajları

• Karmaşık İş Akışı Yönetimi: Asenkron iletişim, işlemlerin sıralı bir şekilde ilerlememesi nedeniyle iş akışını karmaşık hale getirebilir. İşlemler arasında geçici tutarsızlıklar yaşanabilir.

• Geri Bildirim Almak Zordur: İstek gönderildikten sonra yanıt hemen alınamadığı için, işlemin başarı durumu ve hatalar hakkında anında bilgi edinmek zor olabilir.

• Nihai Tutarlılık Gereksinimi: Asenkron iletişimde veriler anında senkronize edilmediğinden, anında tutarlılık yerine nihai tutarlılık elde edilir. Bu, bazı sistemlerde veri tutarlılığı sorunlarına yol açabilir.

Senkron ve Asenkron İletişim Arasındaki Farklar

Özellik	Senkron İletişim	Asenkron İletişim
Bekleme Süresi	Yanıt gelene kadar bekler (bloklanır)	Yanıt beklemeden işlemine devam eder
Performans	Bloklama nedeniyle performans kısıtlıdır	Yüksek performans ve esneklik sağlar
Veri Tutarlılığı	Anlık tutarlılık	Nihai tutarlılık
Kullanım Durumu	Gerçek zamanlı ve anlık yanıt gereksinimi	Yüksek hacimli işlemler ve gecikmeyi tolere eden durumlar
Hata Yönetimi	Hata durumunda işlem durur ve bekler	Kuyruklama ile hata yönetimi daha dayanıklıdır
Karmaşıklık	Basit iş akışı	Karmaşık iş akışı ve senkronizasyon

Hangi Durumlarda Senkron, Hangi Durumlarda Asenkron İletişim Tercih Edilmelidir?

• Senkron İletişim Tercih Edilmeli:

  • Gerçek zamanlı yanıt gerektiren işlemler (örneğin, oturum açma, ödeme doğrulama).

  • İşlemlerin kesin bir sıralamayla gerçekleşmesi gereken durumlar.

  • Anlık tutarlılığın zorunlu olduğu sistemler.

• Asenkron İletişim Tercih Edilmeli:

  • Gecikmeye toleranslı ve yüksek hacimli işlemler (örneğin, bildirim gönderme, arka plan işlemleri).

  • Mikroservislerin bağımsız çalışması gereken ve yanıt beklemeden işlem yapılabilen sistemler.

  • Dayanıklılık ve esneklik gerektiren dağıtık sistemler.

Senkron ve Asenkron İletişim Yöntemlerinin Birlikte Kullanılması

Mikroservis mimarisinde, senkron ve asenkron iletişim yöntemleri bir arada kullanılabilir. Her iki modelin güçlü yanlarını kullanarak, sistem performansı artırılabilir ve esneklik sağlanabilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde ödeme işlemi sen

kron iletişimle yapılabilirken, ödeme tamamlandıktan sonra müşteriye gönderilen onay e-postası asenkron olarak işlenebilir. Bu, sistemin kritik işlemleri anında yerine getirirken, diğer işlemleri daha esnek ve performanslı bir şekilde yürütmesini sağlar.

Sonuç

Senkron ve asenkron iletişim, mikroservis mimarisinde farklı ihtiyaçlara yönelik iki temel iletişim modelidir. Senkron iletişim anlık yanıt ve kesin tutarlılık sağlarken, asenkron iletişim yüksek performans ve dayanıklılık sunar. Uygulamanın gereksinimlerine göre hangi iletişim modelinin kullanılacağına karar verilirken, senkron ve asenkron iletişimin avantaj ve dezavantajları dikkatle değerlendirilmelidir. Bu iletişim modellerinin doğru kullanımı, mikroservis tabanlı sistemlerin performansını, güvenilirliğini ve esnekliğini artıracaktır.

Saga Kalıbı

Saga Kalıbı, mikroservis mimarisinde uzun süreli işlemler sırasında veri tutarlılığını sağlamak için kullanılan bir dağıtık işlem yönetim kalıbıdır. Mikroservis mimarisinde, işlemler genellikle birden fazla servisin veri güncellemelerini içerir. Ancak, dağıtık sistemlerde tüm mikroservislerin bir işlemi aynı anda tamamlaması zor olduğundan, merkezi bir işlem yönetim sistemi kullanmak yerine Saga Kalıbı tercih edilir. Saga Kalıbı, her bir mikroservisin kendi işlemini bağımsız olarak yürütmesini sağlar ve işlem başarısız olduğunda tüm işlemi geri almak için gereken adımları tanımlar.

Saga Kalıbı Nasıl Çalışır?

Saga Kalıbı, dağıtık işlemleri ardışık bir dizi alt işlem olarak yönetir. Her bir mikroservis, işlemin bir adımını gerçekleştirir ve başarılı bir şekilde tamamladığında sıradaki servise işlemi devreder. Her adım kendi başına bağımsızdır ve her mikroservisin kendi veritabanında gerçekleşir. Eğer bir adım başarısız olursa, sistem işlemi geri alacak şekilde geri dönüş (compensation) adımlarını devreye sokar.

Örneğin, bir e-ticaret sisteminde sipariş işlemi sırasında aşağıdaki işlemler gerçekleşebilir:

1. Ödeme İşlemi: Müşterinin ödeme bilgileri doğrulanır ve ödeme alınır.

2. Envanter Güncelleme: Ödeme başarılı olursa, envanter güncellenir ve ürün stoktan düşer.

3. Kargo İşlemi: Stok güncellenirse, kargo şirketine sipariş bilgisi gönderilir.

Eğer bu işlemlerden herhangi biri başarısız olursa (örneğin, envanter güncelleme işlemi başarısız olursa), önceki adımların geri alınması gerekir (ödeme iade edilir).

Saga Kalıbının Temel Modelleri

Saga Kalıbı, iki temel modelle uygulanabilir:  Koreografi (Choreography)  ve  Orkestrasyon (Orchestration).

1. Koreografi (Choreography)

Koreografi modelinde, her bir mikroservis kendi iş akışını bağımsız olarak yürütür ve işlem tamamlandığında diğer mikroservislere haber verir. Mikroservisler birbirlerini doğrudan tetikleyerek ardışık bir iş akışı sağlarlar. Her bir mikroservis, bir olay yayınlar ve bu olayı dinleyen diğer servisler kendi işlemlerini başlatır. Merkezi bir yöneticinin olmadığı bu model, daha basit iş akışları için idealdir.

Avantajları:

• Basit Yapı: Merkezi bir yöneticinin olmaması, sistemi daha basit ve esnek hale getirir.

• Bağımsızlık: Her mikroservis kendi işlemini bağımsız olarak yönetir.

Dezavantajları:

• Karmaşık İş Akışları: Karmaşık iş akışlarında, mikroservislerin birbirini tetiklemesi zorlayıcı olabilir ve olay takibi karmaşıklaşabilir.

• Olay Aşırı Yükü: Çok sayıda olayın yayınlanması ve dinlenmesi durumunda, sistemin performansı etkilenebilir.

2. Orkestrasyon (Orchestration)

Orkestrasyon modelinde, iş akışı merkezi bir yönetici tarafından kontrol edilir. Bu merkezi yöneticiyi “Orkestra Edici” olarak adlandırabiliriz. Orkestra edici, her adımın sırasıyla gerçekleşmesini sağlar ve her mikroservisi tetikleyerek işlem sürecini yönetir. Eğer bir işlem başarısız olursa, orkestra edici tüm işlemi geri almak için gerekli geri dönüş (compensation) adımlarını başlatır.

Avantajları:

• Merkezi Kontrol: Orkestra edici, iş akışını merkezi bir noktadan yönetir ve daha karmaşık iş akışlarını kolayca düzenler.

• İş Akışının İzlenmesi: Tüm işlemler merkezi olarak yönetildiğinden, iş akışı kolayca izlenebilir ve hata ayıklama yapılabilir.

Dezavantajları:

• Tek Hata Noktası Riski: Orkestra edici, merkezi bir yönetici olduğundan sistemin tek hata noktası haline gelebilir.

• Karmaşıklık: Merkezi bir yönetici eklenmesi, sistemi daha karmaşık hale getirebilir.

Saga Kalıbının Avantajları

1. Veri Tutarlılığı Sağlama

2. Saga Kalıbı, dağıtık sistemlerde veri tutarlılığı sağlar. Her bir adım bağımsız bir işlem olarak yürütüldüğünden, işlemlerin nihai olarak tutarlı olması garanti edilir.

1. Dağıtık İşlem Yönetimi

2. Saga Kalıbı, merkezi bir yöneticiye ihtiyaç duymadan dağıtık işlemleri yönetme imkanı sunar. Koreografi modeli özellikle merkezi bir kontrol olmadan işlemlerin yönetilmesini kolaylaştırır.

1. Geri Alınabilirlik

2. Saga Kalıbı, her bir adımın başarısız olması durumunda geri dönüş (compensation) adımları ile işlemi geri alabilir. Bu, işlem sırasında hatalar meydana geldiğinde veri tutarlılığını sağlamaya yardımcı olur.

1. Mikroservis Bağımsızlığı

2. Saga Kalıbı, her mikroservisin kendi işlemlerini bağımsız olarak yönetmesini sağlar. Bu, mikroservislerin birbirine bağımlılığını azaltır ve her servisin kendi işlemini kendi veri tabanında yürütmesine imkan tanır.

Saga Kalıbının Dezavantajları

1. Karmaşık İş Akışları

2. Karmaşık iş akışları ve çok sayıda mikroservis içeren işlemlerde Saga Kalıbı, özellikle Koreografi modelinde, takip ve hata ayıklama açısından karmaşık hale gelebilir.

1. Zamanlama Sorunları

2. Asenkron olarak çalışan işlemlerde, her bir mikroservisin diğerini beklemeden işlemini yürütmesi zamanlama sorunlarına yol açabilir. Bu durum, veri tutarlılığı sağlamak için daha karmaşık senkronizasyon yöntemleri gerektirir.

1. Geri Dönüş İşlemlerinin Karmaşıklığı

2. Geri alınması gereken işlemler durumunda, her adım için tanımlanan geri dönüş işlemleri karmaşık hale gelebilir. Bu durum, sistemi tasarlarken ek planlama gerektirir.

Saga Kalıbı Kullanım Örnekleri

Saga Kalıbı, özellikle şu tür uygulamalarda kullanılır:

1. E-ticaret Sistemleri

2. E-ticaret sistemlerinde, sipariş süreci birden fazla mikroservisin katılımını gerektirir (ödeme, envanter, kargo vb.). Saga Kalıbı, her mikroservisin kendi işlemlerini bağımsız olarak yönetmesini sağlar ve işlemler arasında tutarlılık sağlar.

1. Finansal İşlemler

2. Finansal işlemler, yüksek güvenlik ve veri tutarlılığı gerektirdiğinden Saga Kalıbı kullanılarak her adımda veri tutarlılığı korunur ve hatalar durumunda geri dönüş işlemleri yapılabilir.

1. Otel ve Uçak Rezervasyon Sistemleri

2. Rezervasyon sistemlerinde, müşteri taleplerini işleyen birden fazla servis bulunur. Saga Kalıbı, her servisin işlemlerini bağımsız olarak yürüterek tutarlılığı sağlar. Örneğin, uçak bileti rezervasyonu yapılırken otel rezervasyonu başarısız olursa, uçak bileti işlemi de geri alınır.

Saga Kalıbının Uygulama Stratejileri

1. Olay Tabanlı İletişim Kullanın

2. Koreografi modelinde olay tabanlı iletişim kullanarak her mikroservisin birbirini tetiklemesi sağlanabilir. Bir mikroservis işlemi tamamladığında bir olay yayınlayarak sıradaki servisin işlemine devam etmesini sağlar.

1. İş Akışını İzleme ve Günlük Kaydı Tutma

2. Saga Kalıbı, dağıtık işlemlerden oluştuğu için iş akışının izlenmesi önemlidir. Her adımın başarı veya başarısızlık durumları kaydedilerek iş akışının düzenli bir şekilde izlenmesi sağlanabilir.

1. Geri Alınabilir İşlemler Tanımlayın

2. Her bir mikroservis için geri alma işlemlerini önceden planlayın. Geri alınması gereken işlemler için özel iş mantığı ve veri yönetimi stratejileri geliştirin.

1. Timeout ve Retry Mekanizmaları Uygulayın

2. Dağıtık işlemlerde zamanlama sorunlarına karşı timeout ve yeniden deneme (retry) mekanizmaları kullanarak işlemlerin başarısız olması durumunda yeniden denenmesini sağlayın.

Saga Kalıbı ve Veri Tutarlılığı

Saga Kalıbı genellikle  nihai tutarlılık  (eventual consistency) sağlamak için kullanılır. Yani, işlemler tamamlandığında sistem nihai olarak tutarlı bir duruma ulaşır. Her bir adım bağıms

ız olduğundan, mikroservislerin birbirinden bağımsız olarak çalışabilmesi için anında değil, nihai tutarlılık sağlanır. Bu model, işlem gecikmelerini tolere edebilen sistemler için uygundur.

Sonuç

Saga Kalıbı, mikroservisler arasında veri tutarlılığını sağlamak ve dağıtık işlemleri yönetmek için güçlü bir çözüm sunar. Koreografi ve Orkestrasyon modelleri ile Saga Kalıbı, iş süreçlerine göre esneklik sağlar. Özellikle çok adımlı ve çok sayıda mikroservis içeren işlemlerde, geri alınabilirlik, bağımsız işlem yönetimi ve esneklik sunar. Ancak, karmaşık iş akışları ve geri alma işlemleri gibi zorluklarla başa çıkmak için iyi bir planlama ve iş akışı izleme stratejisi gerektirir.

Circuit Breaker (Devre Kesici) Kalıbı

Circuit Breaker (Devre Kesici), mikroservis mimarisinde kullanılan, sistemin güvenilirliğini ve dayanıklılığını artırmaya yönelik bir dayanıklılık kalıbıdır. Dağıtık sistemlerde, bir servis başarısız olduğunda diğer servislerin de bu durumdan etkilenmemesi ve sistemin genel performansının korunması için Circuit Breaker kullanılır. Circuit Breaker, bir servisin yanıt süresi uzadığında veya çok sayıda hata aldığında, isteği durdurur ve sistemi korumak için bir “kesici” görevi görür. 

Circuit Breaker, üç farklı durumda çalışır:  Kapalı (Closed),  Açık (Open)  ve  Yarı Açık (Half-Open). Bu durumlar arasında geçiş yaparak sistemin sağlıklı çalışmasını sağlar ve başarısız olan servise yapılacak istekleri kontrol eder.

Circuit Breaker'ın Çalışma Prensibi

Circuit Breaker, mikroservisler arasındaki istekleri izleyerek, belirli bir hata oranını aştığında ilgili servise yapılan isteği keser. Servisin durumu düzelene kadar yeni isteklerin başarısız olmasını önler ve sistemin genel performansını korur.

1. Kapalı (Closed) Durum

2. Normal çalışma durumudur. Circuit Breaker kapalı durumdayken tüm istekler ilgili servise yönlendirilir. Eğer belirli bir hata oranı veya belirli sayıda başarısız istek tespit edilirse Circuit Breaker “açık” duruma geçer.

1. Açık (Open) Durum

2. Circuit Breaker, belirlenen hata oranının aşıldığını fark ettiğinde devreyi “açık” duruma getirir ve tüm istekleri engeller. Açık durumda, servise yönlendirilen tüm yeni istekler doğrudan reddedilir. Bu, başarısız olan servisin üzerindeki yükü azaltır ve diğer servislerin başarısızlıktan etkilenmemesini sağlar. Açık durum belirli bir süre devam eder, ardından Circuit Breaker “yarı açık” duruma geçer.

1. Yarı Açık (Half-Open) Durum

2. Circuit Breaker açık durumda bir süre bekledikten sonra, servisin durumunu test etmek için yarı açık duruma geçer. Yarı açık durumda sınırlı sayıda istek servise yönlendirilir. Eğer bu istekler başarılı olursa, Circuit Breaker “kapalı” duruma geçer ve normal çalışma durumu geri döner. Ancak, bu istekler yine başarısız olursa Circuit Breaker tekrar açık duruma geçer ve servisi koruma altına alır.

Bu üç durum arasında geçiş yaparak Circuit Breaker, servisin başarısız olduğu durumlarda isteklere yanıt vermeyi durdurur ve sistemin diğer bölümlerini korur. Servisin sağlığı düzeldiğinde ise yeniden istek almaya başlar.

Circuit Breaker Kalıbının Avantajları

1. Sistem Dayanıklılığını Artırır

2. Circuit Breaker, başarısız olan bir servisin diğer servislere olan etkisini azaltır. Hatalı veya yanıt veremeyen bir servise yönelik istekler durdurularak sistem genelinde bir çökme yaşanmasının önüne geçilir.

1. Performans Optimizasyonu

2. Hatalı bir servise sürekli istek göndererek gereksiz yük yaratmak yerine, Circuit Breaker başarısız olan servise yapılacak istekleri durdurur. Bu, sistem performansını korumaya yardımcı olur ve kaynak kullanımını optimize eder.

1. Hata Yönetimi ve İyileşme

2. Circuit Breaker, başarısız olan bir servisin iyileşme sürecini destekler. Yarı açık durum ile servisin tekrar çalışıp çalışmadığını test eder ve yalnızca servis iyileştiğinde tam kapasite çalışmasına izin verir. Bu, geçici hataların yönetimini ve servislerin toparlanmasını kolaylaştırır.

1. Daha İyi Kullanıcı Deneyimi

2. Circuit Breaker, başarısız olan servislere ulaşmaya çalışan kullanıcıların sürekli hatayla karşılaşmasını engeller. Servisin devre dışı olduğunu hızlıca bildiren bir hata iletisi göndererek kullanıcı deneyimini iyileştirir.

Circuit Breaker Kalıbının Dezavantajları

1. Gecikmeli Yanıt ve Kesinti

2. Circuit Breaker, devreyi açtığında ilgili servis kesintiye uğrar ve belirli bir süre boyunca kullanılamaz. Bu durum, servisin iyileştiği durumda bile gecikmeli yanıt almayı zorlaştırabilir. Özellikle yüksek kullanılabilirlik gerektiren uygulamalarda Circuit Breaker devreye girdiğinde isteklerin geri çevrilmesi kullanıcı deneyimini etkileyebilir.

1. Uygulama Karmaşıklığı

2. Circuit Breaker kalıbı, sistemde fazladan bir hata yönetimi mekanizması gerektirir. Servislerin durumunu izlemek ve uygun zamanda devreyi açıp kapamak için ek bir yönetim altyapısı oluşturulmalıdır. Bu, geliştirme ve bakım süreçlerinde ek bir karmaşıklık yaratabilir.

1. Uygun Zamanlama Ayarlamaları Gerektirir

2. Circuit Breaker, ne zaman açılacağı veya kapanacağına ilişkin doğru zamanlamaların ayarlanmasını gerektirir. Hatalı zamanlamalar devrenin gereksiz yere açılmasına veya kapalı kalmasına yol açabilir. Uygun olmayan bir Circuit Breaker yapılandırması, sistem performansını olumsuz etkileyebilir.

Circuit Breaker Uygulama Stratejileri

1. Timeout Ayarı Yapın

2. Servis yanıt sürelerini gözlemleyin ve belirli bir süreyi aşan istekler için timeout ayarı yaparak Circuit Breaker’ın devreye girmesini sağlayın. Bu, uzun süre yanıt vermeyen servislerin Circuit Breaker tarafından kesilmesini hızlandırır.

1. Hata Eşiği Belirleyin

2. Hata eşiğini, belirli bir hata oranına göre yapılandırın. Örneğin, bir serviste 10 isteğin 7’si başarısız olduğunda Circuit Breaker’ın açılmasını sağlayabilirsiniz. Bu, başarısızlık oranı arttığında sistemi koruma altına alır.

1. Deneme Sayısı ve Gecikme Süresi Ayarlayın

2. Circuit Breaker açık durumdayken servisi test etmek için belirli bir deneme sayısı ve gecikme süresi ayarlayın. Servisin toparlanma sürecini gözlemleyerek devrenin ne kadar süre açık kalacağını ve yarı açık durumda yapılacak denemelerin sayısını belirleyin.

1. Ölçüm ve İzleme

2. Circuit Breaker’ın performansını ölçmek ve izlemek, sağlıklı bir hata yönetimi için önemlidir. Hangi servisin ne zaman kesildiğini, hata oranını ve tekrar açılma süresini izlemek, devre kesicinin etkin bir şekilde çalışmasını sağlar.

Circuit Breaker ile Kullanılabilecek Alternatif Kalıplar

Circuit Breaker kalıbı genellikle diğer dayanıklılık kalıplarıyla birlikte kullanılır. Bunlardan bazıları şunlardır:

• Bulkhead (Paravan): Circuit Breaker ile birlikte kullanılarak, bir mikroservisin başarısız olduğu durumlarda diğer mikroservislerin etkilenmemesi sağlanır. Her bir mikroservis için belirli bir kaynak sınırı tanımlanır.

• Retry (Yeniden Deneme): Bir isteğin başarısız olduğu durumda Circuit Breaker açılmadan önce yeniden deneme yapılabilir. Bu, geçici sorunların düzelmesi için sisteme zaman tanır.

• Timeout (Zaman Aşımı): Circuit Breaker’dan bağımsız olarak, her mikroservis için belirli bir yanıt süresi sınırı tanımlanır. Bu süre aşıldığında, isteğin iptal edilmesi sağlanır ve sistemin beklemesi engellenir.

Circuit Breaker Kullanım Örnekleri

1. Ödeme Sistemleri

2. E-ticaret sitelerinde ödeme işlemleri sırasında ödeme sağlayıcısı hizmet veremez duruma geldiğinde, ödeme servisine yapılan isteklerin durdurulması gerekir. Circuit Breaker, ödeme sağlayıcısının yanıt veremediği durumda devreye girerek diğer işlemlerin devam etmesine olanak tanır.

1. Envanter Yönetimi

2. Bir ürün satın alındığında envanter güncelleme işlemi yapılır. Envanter yönetim servisi arızalanırsa, diğer mikroservislerin bu durumdan etkilenmemesi için Circuit Breaker devreye girer ve envanter servisine yönelik istekler durdurulur.

1. Hava Durumu veya Dış API Çağrıları

2. Harici hava durumu veya konum API’leri gibi dış API’lere yapılan çağrılarda, dış servislerde kesinti yaşandığında sürekli olarak istekte bulunmak sistemi yavaşlatır. Circuit Breaker, dış API başarısız olduğunda bu istekleri keserek sistemin genel performansını korur.

Circuit Breaker Kullan

ımında Dikkat Edilmesi Gerekenler

1. Yanıt Sürelerini Doğru Belirleyin

2. Circuit Breaker’ın devreye girmesi için uygun bir yanıt süresi eşiği belirleyin. Bu süre, hem aşırı gecikmelerin sistem performansını etkilememesi hem de geçici hataların tolere edilmesi için ideal seviyede olmalıdır.

1. Hata Oranlarını İzleyin

2. Hangi hata oranının Circuit Breaker’ın devreye girmesini gerektireceğini belirleyin. Belirli bir hata oranı aşıldığında devrenin açılmasını sağlayarak gereksiz yükten kaçının.

1. İyileşme Sürecini Planlayın

2. Circuit Breaker yarı açık durumdayken servisin toparlanma sürecini test etmek için belirli bir deneme sayısı belirleyin. Servis toparlanmaya başladığında Circuit Breaker’ı kapatarak normal işleyişe dönmesini sağlayın.

Sonuç

Circuit Breaker (Devre Kesici) kalıbı, mikroservis mimarisinde başarısızlık yönetimi için kritik bir dayanıklılık kalıbıdır. Sistem içinde bir servisin başarısız olması durumunda, bu servisin diğer mikroservisleri etkilemesini önleyerek sistemin genel performansını korur. Yanıt süresi ve hata oranına göre devreye girerek, yüksek performans ve güvenilirlik sağlar. Circuit Breaker, özellikle dağıtık sistemlerde ve kritik iş süreçlerine sahip uygulamalarda veri tutarlılığı, işlem devamlılığı ve sistem güvenilirliği açısından önemli bir rol oynar.

Bulkhead (Paravan) Kalıbı

Bulkhead (Paravan)  kalıbı, mikroservis mimarisinde sistem dayanıklılığını artırmak için kullanılan bir dayanıklılık kalıbıdır. Adını gemi tasarımından alan bu kalıp, bir sistemdeki hizmetlerin veya bileşenlerin birbirinden izole edilerek, bir bileşende meydana gelen hataların diğer bileşenleri etkilemesini önlemeyi amaçlar. Gemilerdeki su geçirmez bölmeler gibi, Bulkhead kalıbı da sistemin farklı parçalarını bağımsız bölmelere ayırarak, bir bileşende sorun çıktığında diğerlerinin sağlıklı bir şekilde çalışmasını sağlar. Böylece bir servis yoğun talep aldığında veya bir hata yaşandığında, sistemin diğer bölümleri bu durumdan etkilenmez.

Bulkhead Kalıbının Çalışma Prensibi

Bulkhead kalıbı, sistemdeki kaynakları belirli bileşenlere veya mikroservislere ayırarak çalışır. Her bir bileşen, kendisine ayrılmış belirli bir kaynak havuzunu (örneğin iş parçacıkları, bağlantılar veya bellek) kullanır. Bir bileşende aşırı yüklenme veya hata meydana geldiğinde, bu bileşene özel kaynak havuzu tükenir; ancak diğer bileşenler bu durumdan etkilenmez, çünkü kendi özel kaynak havuzlarını kullanmaya devam ederler. Bu izolasyon, tüm sistemi tek bir bileşenin hata yapması durumunda çökme riskinden korur.

Örneğin, bir e-ticaret sisteminde  sipariş,  ödeme  ve  envanter  gibi mikroservisler bulunur. Sipariş servisi aşırı yüklendiğinde ödeme ve envanter servisleri kendi ayrılmış kaynaklarını kullanarak çalışmaya devam eder ve müşterilerin diğer işlemlerini gerçekleştirmesini sağlar.

Bulkhead Kalıbının Temel Özellikleri

1. Kaynak Ayrımı

2. Bulkhead kalıbı, sistem kaynaklarının (iş parçacıkları, bağlantılar, bellek gibi) farklı bileşenlere belirli oranlarda tahsis edilmesini sağlar. Her bileşen yalnızca kendi kaynak havuzunu kullanır ve diğer bileşenlerin kaynaklarına erişemez. Bu, sistem genelinde yük dağılımını dengeler ve her bileşenin ayrı kaynaklarla çalışmasını sağlar.

1. Bağımsız Çalışma

2. Bulkhead kalıbı ile her bileşen, sistemdeki diğer bileşenlerden bağımsız olarak çalışabilir. Bir bileşende sorun meydana geldiğinde, diğer bileşenler etkilenmez ve kendi işlemlerine devam eder. Bu sayede, sistemde oluşabilecek arızalar izole edilir.

1. Failover ve Geri Dönüş Stratejisi

2. Bulkhead kalıbı, bir bileşen başarısız olduğunda bu hatanın sistemin diğer bölümlerine yayılmasını engelleyerek sistemin genel güvenilirliğini artırır. Başarısız olan bileşen için failover (yedekleme) stratejileri uygulanabilir ve sistemin diğer bileşenleri sorunsuz bir şekilde çalışmaya devam eder.

Bulkhead Kalıbının Avantajları

1. Sistem Dayanıklılığını Artırır

2. Bulkhead kalıbı, bir bileşendeki hataların diğer bileşenlere yayılmasını önleyerek sistemin genel dayanıklılığını artırır. Bu sayede, sistemin bir bölümü çalışmaz hale gelse bile, diğer bölümler sağlıklı bir şekilde işleyişini sürdürür.

1. Kaynak Yönetimini Optimize Eder

2. Sistem kaynaklarını bileşenlere özel olarak ayırarak, her bileşenin yalnızca kendine tahsis edilmiş kaynakları kullanmasını sağlar. Bu, kaynakların daha verimli yönetilmesini ve bileşenlerin aşırı yüklenmesini önler.

1. Hizmet Sürekliliğini Sağlar

2. Bir bileşenin başarısız olması durumunda, diğer bileşenler çalışmalarını sürdürebilir. Örneğin, bir mikroservis aşırı yüklendiğinde veya çökme yaşadığında diğer mikroservisler kendi kaynaklarını kullanarak çalışmaya devam eder ve hizmet sürekliliği sağlanır.

1. Performans Artışı

2. Kaynakların izole edilmesi, her bileşenin performansını bağımsız olarak optimize etmesine olanak tanır. Bu, özellikle yüksek trafiğe sahip sistemlerde genel performansı artırır ve kaynak kullanımını dengeler.

Bulkhead Kalıbının Dezavantajları

1. Kaynak İsrafı

2. Bulkhead kalıbı, sistem kaynaklarını bileşenlere özel olarak ayırdığı için kaynak israfına yol açabilir. Bir bileşen için ayrılan kaynaklar kullanılmadığında bile başka bir bileşen bu kaynakları kullanamaz. Özellikle düşük trafik alan bileşenlerde bu durum kaynak israfına neden olabilir.

1. Artan Karmaşıklık

2. Bulkhead kalıbı, sistem kaynaklarının her bir bileşene özel olarak atanmasını gerektirdiği için sistemin yapılandırma ve yönetim süreçlerini karmaşık hale getirebilir. Her bileşen için özel kaynak havuzları oluşturmak ve bu kaynakları izlemek daha fazla iş yükü oluşturabilir.

1. Doğru Kaynak Tahsis Zorluğu

2. Hangi bileşene ne kadar kaynak ayrılması gerektiğini belirlemek zor olabilir. Yanlış bir tahsis, bazı bileşenlerin gereğinden fazla kaynak almasına veya yetersiz kaynakla çalışmasına yol açabilir. Özellikle yoğun trafik anlarında kaynak dengesini sağlamak zor olabilir.

Bulkhead Kalıbı ile Uygulanabilecek Stratejiler

1. Hizmetler İçin Ayrı Kaynak Havuzları Tanımlayın

2. Mikroservislerde her bir bileşen veya servis için özel kaynak havuzları belirleyin. Örneğin, yüksek işlem gerektiren sipariş servisi için daha fazla iş parçacığı ayırarak sistemin performansını artırın.

1. Yüksek Trafikli Servislere Öncelik Verin

2. Yüksek trafikli ve kritik bileşenler için daha geniş kaynak havuzları tanımlayarak, bu bileşenlerin kaynak sıkıntısı çekmeden işlem yapmasını sağlayın. Örneğin, ödeme işlemlerinin yüksek önceliğe sahip olduğu bir sistemde ödeme servisi için daha fazla kaynak ayrılabilir.

1. Zaman Aşımı ve Yeniden Deneme (Retry) Mekanizmaları Kullanın

2. Bir bileşen kendi kaynak havuzunu tükettiğinde, işlemin başarısız olmasını önlemek için zaman aşımı ve yeniden deneme mekanizmalarını kullanarak işlemleri yönetebilirsiniz. Örneğin, yüksek trafik nedeniyle bir kaynak havuzu dolduğunda yeniden deneme yaparak işlemlerin bir süre sonra başarıyla tamamlanmasını sağlayabilirsiniz.

1. Kaynak İzleme ve Dinamik Ayarlama

2. Kaynak kullanımını sürekli izleyerek ve analiz ederek, belirli durumlarda dinamik kaynak tahsisleri gerçekleştirin. Bu, özellikle trafik yoğunluğunun değişken olduğu durumlarda kaynak kullanımını optimize eder.

Bulkhead Kalıbı Kullanım Örnekleri

1. E-ticaret Sistemleri

2. E-ticaret sitelerinde, sipariş, ödeme ve envanter gibi mikroservisler bulunur. Sipariş servisi yüksek talep aldığında diğer servislerin bu durumdan etkilenmemesi için Bulkhead kalıbı kullanılarak her servise özel kaynak havuzları tanımlanabilir. Böylece, ödeme ve envanter işlemleri sipariş servisinin yükünden etkilenmez.

1. Finansal İşlem Sistemleri

2. Banka veya ödeme sistemlerinde, hesap hareketleri, para transferleri ve kredi başvuruları gibi farklı işlemler vardır. Bulkhead kalıbı, her işlem türü için ayrı kaynak havuzları tanımlayarak yoğun trafikte bile sistemin diğer bölümlerinin çalışmaya devam etmesini sağlar.

1. Oyun Sunucuları

2. Çevrimiçi oyunlarda farklı oyun modları veya etkinlikler için kaynakları ayırmak, bir modda yaşanan yoğunluğun diğer modları etkilemesini önler. Bulkhead kalıbı, oyuncu deneyimini korumak için her oyun modu için ayrılmış kaynak havuzları kullanarak oyuncuların kesintisiz bir deneyim yaşamasını sağlar.

1. Sosyal Medya Platformları

2. Sosyal medya uygulamalarında kullanıcılar farklı işlemler yapar: mesaj gönderme, profil güncelleme, bildirimler alma gibi. Bulkhead kalıbı ile her bir işlem türü için farklı kaynaklar ayrılabilir. Örneğin, mesaj gönderme işlemleri aşırı yoğun olduğunda, profil güncelleme işlemleri bu yoğunluktan etkilenmez.

Bulkhead ve Diğer Dayanıklılık Kalıpları

Bulkhead kalıbı, diğer dayanıklılık kalıpları ile birleştirilerek daha etkili bir çözüm sunar:

• Circuit Breaker: Bulkhead kalıbı ile birlikte kullanıldığında, hatalı bir servisin yalnızca kendi kaynak havuzunu tüketmesini sağlar. Bu durumda Circuit Breaker devreye girerek hatalı servise yönelik işlemleri durdurur ve sistemin genel perform

ansını korur.

• Retry (Yeniden Deneme): Bulkhead kalıbı ile birlikte yeniden deneme mekanizmaları kullanılarak, kaynak tükenmesi durumunda işlemlerin belirli bir süre sonra yeniden denenmesi sağlanabilir.

• Timeout (Zaman Aşımı): Her bir kaynak havuzu için belirli bir zaman aşımı süresi tanımlayarak kaynak tüketimini kontrol altına alabilir ve sistemin performansını koruyabilirsiniz.

Bulkhead Kalıbının Doğru Uygulanması İçin Öneriler

1. Kaynakları Doğru Tahsis Edin

2. Hangi bileşenin ne kadar kaynağa ihtiyaç duyacağını analiz ederek kaynakları dikkatlice tahsis edin. Sistem genelinde bir denge sağlayarak her bileşenin ihtiyaç duyduğu kaynakları kullanmasını sağlayın.

1. İzleme ve Uyarı Sistemleri Kullanın

2. Her bileşenin kaynak kullanımını izlemek için izleme ve uyarı sistemleri kurun. Bu, kaynakların aşırı kullanımı veya tükenmesi durumunda erken müdahale yapmanızı sağlar.

1. Yük Dağılımını Dengeleyin

2. Yüksek trafikli bileşenlere daha fazla kaynak ayırarak sistem genelinde yük dağılımını dengeli hale getirin. Bu, yoğun işlemlerin diğer bileşenleri etkilemesini engeller.

1. Düzenli Performans Testleri Yapın

2. Bulkhead kalıbı ile oluşturduğunuz kaynak havuzlarını test ederek performanslarını ölçün. Gerektiğinde kaynak tahsislerini yeniden düzenleyin.

Sonuç

Bulkhead (Paravan) kalıbı, mikroservis mimarisinde sistem dayanıklılığını artırmak ve bir bileşende meydana gelen hataların diğer bileşenlere yayılmasını önlemek için güçlü bir dayanıklılık kalıbıdır. Sistem kaynaklarını belirli bileşenlere özel olarak ayırarak her bir bileşenin kendi kaynaklarıyla çalışmasını sağlar ve böylece tüm sistemin sağlıklı bir şekilde çalışmasını garanti eder. Özellikle yüksek trafikli ve kritik sistemlerde, Bulkhead kalıbının uygulanması, sistemin genel performansını korur ve kaynak kullanımını optimize eder. Ancak, doğru kaynak tahsisi yapmak ve sistemin kaynak kullanımını düzenli olarak izlemek, Bulkhead kalıbının etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamak için önemlidir.

Retry (Yeniden Deneme) ve Timeout (Zaman Aşımı) Kalıpları

Retry (Yeniden Deneme)  ve  Timeout (Zaman Aşımı)  kalıpları, mikroservis mimarisinde dayanıklılığı artırmak ve beklenmeyen hataları yönetmek için kullanılan iki temel kalıptır. Bu kalıplar, özellikle dış hizmetlere bağımlı olan mikroservislerde bağlantı sorunları, kısa süreli kesintiler veya geçici hatalar durumunda sistemi korumak için kritik rol oynar. 

Retry ve Timeout kalıpları birlikte kullanıldığında, sistemin geçici hatalardan daha az etkilenmesini, kaynakların verimli kullanılmasını ve bekleme sürelerinin kontrol edilmesini sağlar.

Retry (Yeniden Deneme) Kalıbı

Retry kalıbı, bir isteğin başarısız olması durumunda, belirli aralıklarla yeniden denenmesini sağlar. Geçici bağlantı sorunları veya küçük hatalar yüzünden bir işlemin başarısız olmasını engelleyerek, belirli bir deneme süresi boyunca isteklerin yeniden yapılmasını sağlar. Mikroservis mimarisinde, özellikle dış sistemlere veya diğer mikroservislere yapılan çağrılarda geçici kesintilerin yönetiminde faydalıdır.

Retry Kalıbının Temel Özellikleri

1. Deneme Sayısı

2. Retry kalıbında, her isteğin yeniden denenme sayısı belirlenir. Örneğin, bir istek başarısız olduğunda en fazla 3 kez yeniden denenmesi gibi bir ayarlama yapılabilir.

1. Gecikme Süresi

2. Yeniden denemeler arasında belirli bir gecikme süresi ayarlanabilir. Bu, başarısız olan isteğin hemen yeniden denenmesi yerine, belirli bir süre bekleyerek yeniden denenmesini sağlar.

1. Artan Gecikme (Exponential Backoff)

2. Artan gecikme stratejisiyle, her yeniden deneme arasında bekleme süresi artırılır. İlk başarısız denemeden sonra kısa bir gecikme, ardından daha uzun bir gecikme uygulanarak sistem üzerindeki yük hafifletilir ve aşırı denemelerin önüne geçilir.

Retry Kalıbının Avantajları

• Geçici Hataları Yönetir: Retry kalıbı, geçici hatalar yüzünden işlemlerin başarısız olmasını önler. Örneğin, ağ bağlantısında kısa süreli bir kesinti olduğunda, yeniden deneme işlemi sayesinde istek başarıyla gerçekleştirilebilir.

• Kullanıcı Deneyimini İyileştirir: Retry kalıbı, kullanıcıların kısa süreli kesintilerden etkilenmemesini sağlar ve hizmet sürekliliğini artırır.

• Bağımlı Sistemlerin Sağlamlığını Artırır: Bir mikroservisin diğerine olan bağımlılığı durumunda, geçici başarısızlıklar nedeniyle sistemi durdurmak yerine yeniden deneme yaparak sistemin sağlam kalması sağlanır.

Retry Kalıbının Dezavantajları

• Aşırı Yük Riski: Çok sayıda yeniden deneme yapılması, başarısız servislere aşırı yük binmesine yol açabilir. Bu durum, sistemin performansını etkileyebilir.

• Gecikmeli Yanıtlar: Yeniden denemeler, işlem süresini uzatabilir. Kullanıcıların hızlı yanıt beklediği durumlarda yanıt süresi uzayabilir.

• Karmaşıklık Artışı: Yeniden deneme sayısı ve aralıkları gibi parametrelerin doğru ayarlanması gerekir. Yanlış ayarlamalar sistemde gereksiz yük oluşturabilir.

Retry Kalıbı Uygulama Stratejileri

1. Sabit Gecikme: Her yeniden denemede sabit bir gecikme süresi ayarlanır. Örneğin, her denemeden önce 2 saniye beklemek.

2. Artan Gecikme (Exponential Backoff): İlk denemeden sonra bekleme süresi giderek artırılır. Örneğin, ilk denemeden sonra 2 saniye, ikinci denemeden sonra 4 saniye beklemek.

3. Jitter Ekleme: Artan gecikme sürelerine rastgele bir süre ekleyerek aşırı yüklenmenin önüne geçilir. Bu, özellikle çok sayıda istek yapılan durumlarda sistemi korur.

4. Sınırlı Deneme Sayısı Belirleme: Yeniden deneme işlemi için belirli bir üst sınır koyarak, deneme sayısını sınırlandırın. Örneğin, başarısız olan bir istek en fazla 3 kez yeniden denenir.

Timeout (Zaman Aşımı) Kalıbı

Timeout kalıbı, bir servisin belirli bir süre içinde yanıt vermemesi durumunda isteğin iptal edilmesini sağlar. Belirli bir süre boyunca yanıt alınamayan işlemler sonlandırılır ve sistemin gereksiz beklemesi önlenir. Mikroservis mimarisinde, özellikle dış sistemlere veya diğer mikroservislere yapılan çağrılarda yanıt sürelerinin uzamasını engelleyerek sistem performansını korur.

Timeout Kalıbının Temel Özellikleri

1. Maksimum Bekleme Süresi

2. Her isteğin belirli bir süre içinde yanıt vermesi beklenir. Bu süre aşıldığında işlem iptal edilir ve sistem gereksiz beklemeye girmeden diğer işlemlere devam eder. Örneğin, bir isteğin 5 saniye içinde yanıt vermesi beklenir.

1. Hata Yönetimi

2. Timeout süresi dolduğunda işlem başarısız olarak kabul edilir. Bu durumda, kullanıcıya belirli bir hata mesajı gösterilebilir veya sistemdeki diğer işlemler tetiklenebilir.

Timeout Kalıbının Avantajları

• Gereksiz Beklemeleri Önler: Timeout kalıbı, bir servisin uzun süre yanıt vermediği durumlarda işlemi iptal ederek sistemin gereksiz yere beklemesini önler.

• Sistem Performansını Artırır: Zaman aşımı tanımlanan istekler daha hızlı yönetilir, kaynak tüketimi azaltılır ve sistem performansı korunur.

• Kötü Niyetli Erişimleri Sınırlar: Yanıt süresi içinde işlem tamamlanmazsa, istek iptal edilir. Bu da sistemdeki kaynakların kötüye kullanımını engeller.

Timeout Kalıbının Dezavantajları

• Yanıt Bekleyen İşlemlerin İptal Olması: Uzun süreli işlemlerde yanıt bekleyen işlemler iptal edilir, bu da bazı kullanıcı işlemlerinin tamamlanamamasına neden olabilir.

• Yanlış Ayarlanmış Sürelerin Olumsuz Etkisi: Timeout süresi çok kısa ayarlanırsa işlemler iptal olabilir; çok uzun ayarlanırsa sistem kaynakları gereksiz yere kullanılabilir.

• Kullanıcı Deneyimini Etkileyebilir: Belirli bir işlem için yanıt süresi dolduğunda işlem iptal edilirse, bu durum kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir.

Timeout Kalıbı Uygulama Stratejileri

1. Kritik Olmayan İşlemler İçin Kısa Timeout Ayarlayın: Yanıt süresinin çok önemli olmadığı işlemler için daha kısa timeout süresi belirleyin. Örneğin, raporlama gibi işlem süreçleri uzun sürebileceğinden kısa timeout süreleri kullanılabilir.

2. Kritik İşlemler İçin Uzun Timeout Ayarlayın: Ödeme veya doğrulama gibi kritik işlemler için daha uzun bir timeout süresi tanımlayın, böylece önemli işlemler zaman aşımına uğramadan tamamlanabilir.

3. Dinamik Timeout Ayarlamaları: Trafik yoğunluğuna ve sistemin durumuna göre dinamik timeout süreleri ayarlayın. Yoğun trafik durumlarında daha kısa, düşük trafik durumlarında ise daha uzun timeout süreleri belirleyin.

4. Kademeli Timeout Süreleri: Belirli işlemler için kademeli olarak farklı timeout süreleri tanımlayarak sistemin yük altında bile daha esnek çalışmasını sağlayın.

Retry ve Timeout Kalıplarının Birlikte Kullanımı

Retry ve Timeout kalıpları genellikle birlikte kullanılır. Timeout ile her isteğin maksimum bekleme süresi belirlenir, Retry kalıbı ise başarısız olan isteklerin belirli sayıda yeniden denenmesini sağlar. Bir istek belirlenen süre içinde yanıt vermezse timeout nedeniyle iptal edilir ve yeniden deneme yapılır. Bu strateji, özellikle geçici hataların sık yaşandığı ve yanıt süresi değişken olan sistemlerde kullanışlıdır.

Örneğin:

• Bir istek için 3 saniyelik bir timeout süresi ve en fazla 3 yeniden deneme belirlenmiştir.

• İlk istek 3 saniye içinde yanıt vermezse iptal edilir, ardından yeniden deneme yapılır.

• Bu işlem en fazla 3 kez tekrar edilir ve hala yanıt alınamazsa hata raporlanır.

Retry ve Timeout Kalıplarının Kullanım Örnekleri

1. Dış API Çağrıları

2. Mikroservislerin harici bir API’ye erişiminde, ağ bağlantı sorunları veya dış

  servisteki geçici hatalar Retry ve Timeout kalıpları ile yönetilir. Timeout, her isteğin belirli bir süre içinde yanıt vermesini sağlar; Retry ise geçici bağlantı hatalarında isteğin yeniden yapılmasını sağlar.

1. Ödeme Sistemleri

2. Ödeme işlemlerinde, ödeme sağlayıcı servise yapılan istekler için belirli bir timeout süresi tanımlanır. Eğer ödeme işlemi başarısız olursa yeniden deneme yapılabilir, böylece kısa süreli hatalar kullanıcı deneyimini etkilemeden çözülmüş olur.

1. Envanter Güncelleme

2. Yoğun alışveriş dönemlerinde, envanter güncellemeleri için envanter yönetim servisine yapılan çağrılarda Retry ve Timeout kalıpları kullanılabilir. Böylece yoğun talep durumunda başarısız olan güncelleme istekleri tekrar denenebilir.

Sonuç

Retry (Yeniden Deneme) ve Timeout (Zaman Aşımı) kalıpları, mikroservis mimarisinde geçici hataları yönetmek, sistem dayanıklılığını artırmak ve kaynakları verimli kullanmak için kritik öneme sahiptir. Timeout kalıbı ile isteklerin gereksiz beklemesi engellenirken, Retry kalıbı ile geçici bağlantı sorunları daha kullanıcı dostu bir şekilde yönetilir. Bu iki kalıbın doğru ayarlanması, mikroservislerin performansını korur ve sistemin beklenmeyen hatalardan minimum düzeyde etkilenmesini sağlar.

Bağımsız Dağıtım Stratejileri

Mikroservis mimarisinde, her mikroservisin bağımsız olarak geliştirilip dağıtılması, mimarinin temel avantajlarından biridir.  Bağımsız Dağıtım Stratejileri, her bir mikroservisin diğerlerinden bağımsız olarak güncellenmesini, test edilmesini ve dağıtılmasını sağlar. Bu stratejiler, sistemin farklı bölümlerinde yapılan değişikliklerin minimum kesinti ile hızlı bir şekilde canlı ortama alınmasını mümkün kılar ve sistemin daha esnek, ölçeklenebilir, güncellenebilir hale gelmesini sağlar.

Bağımsız Dağıtım Stratejilerinin Temel Prensipleri

1. Mikroservis Bağımsızlığı

2. Mikroservisler, bağımsız dağıtılabilmesi için kendi veritabanlarına ve kaynaklarına sahip olmalıdır. Bu, her bir servisin diğerlerinden bağımsız olarak dağıtılmasını ve güncellenmesini kolaylaştırır.

1. Geriye Dönük Uyum

2. Mikroservislerin bağımsız dağıtımı sırasında, mevcut sistemle geriye dönük uyum önemlidir. Geriye dönük uyumlu API’ler ile eski ve yeni versiyonlar birlikte çalışabilir, bu da dağıtım sırasında kesintisiz bir geçiş sağlar.

1. Sürüm Yönetimi

2. Bağımsız dağıtım sırasında her mikroservisin kendi sürüm numaralarıyla yönetilmesi gerekir. Sürüm yönetimi, hangi versiyonun canlıda olduğunu ve hangi versiyonların test sürecinde olduğunu izlemek için önemlidir.

1. Kapsayıcılar (Containers)

2. Bağımsız dağıtım stratejilerinde Docker gibi kapsayıcı teknolojileri, her mikroservisin kendi çalışma ortamında dağıtılmasını sağlar. Bu, her bir mikroservisin bağımsız olarak başlatılmasını ve ölçeklendirilmesini kolaylaştırır.

Bağımsız Dağıtım Stratejileri

• Blue-Green Deployment (Mavi-Yeşil Dağıtım)

• Mavi-Yeşil Dağıtım, yeni bir uygulama versiyonunun yan yana çalıştırılması stratejisidir. İki farklı ortam, biri "Mavi" ve diğeri "Yeşil" olarak adlandırılır:

• • Mavi Ortam: Hali hazırda kullanılan, canlıdaki uygulamanın çalıştığı ortamdır.

  • Yeşil Ortam: Yeni versiyonun dağıtıldığı ve test edildiği ortamdır.

Yeni versiyon yeşil ortamda başarıyla test edildiğinde, tüm trafik mavi ortamdan yeşil ortama yönlendirilir. Eğer herhangi bir sorun yaşanırsa trafik tekrar mavi ortama yönlendirilerek hızlı bir şekilde geri dönüş yapılabilir.

Avantajları:

• Hızlı Geri Dönüş (Rollback): Herhangi bir hata durumunda kolayca eski versiyona dönülebilir.

• Kesintisiz Dağıtım: Uygulama kullanıcıları için minimum kesinti süresi sağlar.

Dezavantajları:

• Kaynak Maliyeti: Her iki versiyon için iki ayrı ortam gerektirir, bu da kaynak maliyetlerini artırabilir.

• Canary Deployment (Kanarya Dağıtımı)

• Kanarya Dağıtımı, yeni versiyonun belirli bir kullanıcı grubuna sınırlı olarak sunulması stratejisidir. Yeni versiyon, az sayıda kullanıcıya yönlendirilerek, beklenmedik hataların sistem genelini etkilemesi önlenir. Eğer yeni versiyon bu küçük kullanıcı grubunda başarı gösterirse, kademeli olarak tüm kullanıcılara sunulur.

• Avantajları:

  • Risk Azaltma: Yeni sürüm küçük bir kullanıcı grubunda test edilerek büyük bir hata durumunda tüm kullanıcıların etkilenmesi önlenir.

  • Gerçek Kullanıcı Geribildirimi: Sınırlı bir grup üzerinden yapılan testler, gerçek kullanıcı geri bildirimleri ile sorunları daha hızlı tespit etmeyi sağlar.

Dezavantajları:

• Dağıtım Süresi Uzun: Kademeli geçiş olduğundan dağıtım süresi mavi-yeşil dağıtıma göre daha uzun sürebilir.

• Rolling Deployment (Döngüsel Dağıtım)

• Döngüsel Dağıtım, yeni versiyonun belirli sayıda sunucuda, aşamalı olarak güncellenmesini sağlar. Her adımda birkaç sunucu yeni versiyona güncellenir ve başarı sağlandığında diğer sunuculara geçilir. Bu süreçte eski versiyon ve yeni versiyon birlikte çalışabilir.

• Avantajları:

  • Kaynak Tasarrufu: Yeni ve eski sürüm aynı altyapıyı paylaşarak dağıtıldığından mavi-yeşil dağıtıma göre daha az kaynak kullanımı gerektirir.

  • Kesintisiz Dağıtım: Kullanıcılar için minimum kesinti ile yeni sürüm dağıtılabilir.

Dezavantajları:

• Sürüm Uyumluluğu Sorunları: Eski ve yeni sürüm bir süre aynı anda çalışacağı için API ve veri uyumluluğu sorunları yaşanabilir.

• A/B Testing

• A/B Testing, belirli kullanıcı gruplarına farklı versiyonların sunulması stratejisidir. Yeni versiyonun bazı kullanıcı gruplarında test edilmesi ve geri bildirimlerin analiz edilmesi ile uygulanır. Kullanıcı deneyimi iyileştirme veya yeni özellik testleri için kullanılabilir.

• Avantajları:

  • Gerçek Kullanıcı Testleri: Yeni özelliklerin kullanıcı deneyimini nasıl etkilediğini anlamak için en iyi stratejilerden biridir.

  • Kullanıcı Davranışına Göre Karar Verme: Hangi versiyonun kullanıcılar için daha iyi performans sağladığını belirlemek için kullanılabilir.

Dezavantajları:

• Kapsam Sınırlılığı: A/B testleri yalnızca belirli kullanıcı gruplarında yapılır, bu nedenle tüm kullanıcılar üzerinde aynı sonucu vermeyebilir.

• Shadow Deployment (Gölge Dağıtım)

• Gölge Dağıtım, yeni versiyonun canlı trafiği etkilemeden, gerçek veri akışını kullanarak test edilmesidir. Kullanıcılar yalnızca eski versiyonla etkileşime geçerken, yeni versiyon aynı talepleri arka planda işler ancak kullanıcıya yanıt döndürmez. Bu yöntem, performans sorunlarını veya hataları tespit etmek için kullanılır.

• Avantajları:

  • Gerçek Trafikte Test: Yeni versiyon, gerçek trafik üzerinde test edildiğinden performans sorunları veya hatalar hızlıca tespit edilebilir.

  • Kullanıcı Etkileşimi Olmadan Test: Kullanıcılar üzerinde herhangi bir olumsuz etki yaratmadan yeni sürüm test edilebilir.

Dezavantajları:

• Kaynak Kullanımı: Gerçek kullanıcı taleplerini işlemekte olduğundan kaynak kullanımını artırabilir.

• Feature Toggles (Özellik Bayrakları)

• Özellik Bayrakları stratejisi, kod içinde belirli özelliklerin etkinleştirilip devre dışı bırakılabilmesi için kullanılan bir yöntemdir. Yeni bir özellik veya değişiklik, ana sürüme entegre edilir ancak belirli kullanıcılar veya gruplar için etkinleştirilir. Bu yöntem, kodun dağıtımı sırasında potansiyel hatalardan korunmayı sağlar.

• Avantajları:

  • Kontrollü Dağıtım: Özellikler belirli kullanıcılar üzerinde test edilerek tüm sisteme kademeli olarak sunulabilir.

  • Hızlı Geri Dönüş: Hatalı bir özellik anında devre dışı bırakılabilir.

Dezavantajları:

• Kod Karmaşıklığı: Kodda çok sayıda özellik bayrağı eklenmesi kodun karmaşıklığını artırabilir.

Bağımsız Dağıtım Stratejilerinin Avantajları

• Esneklik ve Hız: Her bir mikroservisin bağımsız olarak dağıtılması, hızlı bir şekilde güncelleme yapılmasını sağlar ve yeni özelliklerin hızlıca kullanıcıya sunulmasına olanak tanır.

• Minimum Kesinti Süresi: Bağımsız dağıtım stratejileri, yeni versiyonların canlıya alınması sırasında kullanıcı kesintilerini minimuma indirir.

• Hata İzolasyonu: Bir mikroserviste hata olduğunda, bu hata yalnızca o mikroservise yönelik dağıtım ile sınırlı kalır, tüm sistemi etkilemez.

• Daha Kolay Geri Dönüş: Yeni versiyonun sorunlu olduğu durumlarda, geri dönüş daha hızlı ve kesintisiz şekilde yapılabilir.

Bağımsız Dağıtım Stratejilerinin Zorlukları

• Bağımsızlık ve Uyum Yönetimi: Mikroservislerin bağımsız olarak çalışabilmesi için her birinin kendi veritabanı

  ve kaynaklarına sahip olması, ayrıca API'lerin geriye dönük uyumluluk göstermesi gerekir.

• Dağıtım Süreçlerinin Karmaşıklığı: Farklı dağıtım stratejilerinin her biri için farklı süreçlerin yönetilmesi gerekir. Bu süreçler için doğru bir otomasyon ve izleme sistemi kurulmazsa dağıtım karmaşık hale gelebilir.

• Kaynak Tüketimi ve Maliyet: Blue-Green veya Shadow Deployment gibi stratejiler, iki ortamda aynı anda çalışmayı gerektirir, bu da ek kaynak tüketimi ve maliyet yaratabilir.

Sonuç

Bağımsız Dağıtım Stratejileri, mikroservis mimarisinin sağladığı esneklik ve güncelleme kolaylığı açısından çok önemlidir. Farklı stratejiler, sistemin gereksinimlerine göre kullanılarak yeni özelliklerin veya güncellemelerin kullanıcıya kesintisiz bir şekilde sunulmasını sağlar. Doğru strateji seçimi ve iyi yapılandırılmış bir dağıtım süreci ile mikroservis mimarisi daha etkin, dayanıklı ve kullanıcı dostu hale getirilebilir.

Sürekli Entegrasyon (CI) ve Sürekli Teslimat (CD)

Sürekli Entegrasyon (Continuous Integration - CI)  ve  Sürekli Teslimat (Continuous Delivery - CD), modern yazılım geliştirme ve dağıtım süreçlerinde yazılımın hızlı, güvenilir ve kesintisiz bir şekilde geliştirilmesini sağlamak için kullanılan yöntemlerdir.  CI/CD  süreçleri, yazılımın her bir değişikliğinin sistemin tamamıyla uyumlu olmasını ve son kullanıcıya hızlıca ulaştırılmasını amaçlar. Bu yöntemler, özellikle mikroservis mimarilerinde bağımsız bileşenlerin birbirine uyumlu çalışmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.

Sürekli Entegrasyon (Continuous Integration - CI)

Sürekli Entegrasyon, geliştiricilerin yazılım kodlarını sürekli olarak merkezi bir depo üzerinde birleştirdiği ve her değişikliğin otomatik testlerle doğrulandığı bir süreçtir. Bu süreçte, geliştiriciler yazdıkları kodları sık aralıklarla (genellikle günlük) birleştirir, böylece tüm ekibin kodları tek bir yapıda toplanır. Her bir değişiklik otomatik olarak test edilir ve sistemdeki potansiyel hatalar erken tespit edilerek geliştirme süreci hızlanır.

CI Sürecinin Temel Aşamaları

1. Kod Birleştirme (Merge)

2. Her geliştirici, yaptığı değişiklikleri sık sık merkezi bir depo üzerinde birleştirir. Bu birleştirme, ekibin tüm üyelerinin aynı kod tabanı üzerinde çalışmasını ve uyumsuzlukların hızlıca giderilmesini sağlar.

1. Otomatik Testler

2. Kod birleştirildiğinde, sistemdeki tüm testler otomatik olarak çalıştırılır. Bu testler, kodun diğer bileşenlerle uyumunu kontrol eder ve hataları erken aşamada tespit eder.

1. Sürüm Oluşturma (Build)

2. Tüm testler başarıyla geçildiğinde, yeni bir sürüm oluşturulur. Bu sürüm, yazılımın üretim ortamına geçmeden önce test edilmesi gereken bir ön sürümdür.

1. Geribildirim

2. Otomatik testlerin sonuçlarına göre, geliştiriciler anında geri bildirim alır. Bu sayede, hatalı kodların sisteme entegrasyonu önlenir ve sorunlar daha üretim ortamına geçmeden çözülür.

CI Sürecinin Avantajları

• Erken Hata Tespiti: Kod birleştirme ve test süreçlerinin otomatik olması, hataların erken aşamada tespit edilmesini sağlar.

• Geliştirici Ekipleri İçin Uyumluluk: Her geliştiricinin yaptığı değişikliklerin sürekli birleştirilmesi, ekip içindeki uyumluluğu artırır.

• Daha Hızlı Geliştirme Döngüleri: Kodlar sürekli olarak test edildiğinden ve geri bildirimler hızlıca alındığından geliştirme süreci hızlanır.

Sürekli Teslimat (Continuous Delivery - CD)

Sürekli Teslimat, yazılımın her bir yeni sürümünün, kullanıcıya herhangi bir ek işlem gerekmeden otomatik olarak teslim edilebilir hale getirilmesini sağlayan bir süreçtir. Sürekli Teslimat sayesinde, her bir güncelleme veya yeni özellik, test aşamalarını başarıyla geçtikten sonra canlı ortama alınmaya hazır hale gelir. CD, Sürekli Entegrasyon'un (CI) bir adım sonrası olarak kabul edilir ve CI ile birlikte işleyerek tüm testlerin başarıyla geçildiği bir kodu otomatik olarak teslim eder.

CD Sürecinin Temel Aşamaları

1. Otomatik Dağıtım (Deployment)

2. CD sürecinde yazılım, otomatik olarak test ortamlarına dağıtılır. Geliştiricilerin veya QA ekiplerinin test yapması için yazılımın en güncel hali dağıtılmış olur.

1. Otomatik ve Manuel Testler

2. Dağıtım sonrasında otomatik testlerin yanı sıra manuel testler de yapılır. Kullanıcı arayüzü veya iş mantığı gibi daha karmaşık senaryolar için manuel testler gerekebilir.

1. Geri Bildirim ve Onay

2. Otomatik testler ve manuel testler sonrasında ekipten geri bildirim alınır. Testler başarıyla geçildiğinde sistem, bir sonraki adımda üretim ortamına geçmeye hazır olur.

1. Hazırda Bekleyen Sürüm

2. CD süreci, yazılımın sürekli olarak üretim ortamına hazır hale gelmesini sağlar. Böylece, herhangi bir geliştirme sonrasında sistem güncellemeye hazır durumda olur.

CD Sürecinin Avantajları

• Sürekli Güncellenen Üretim Ortamı: CD süreci ile üretim ortamı her zaman güncel kalır ve yeni özelliklerin kullanıcıya ulaşması hızlanır.

• Otomatik Dağıtım ve Hata Yönetimi: Otomatik dağıtım, hataların hızlıca tespit edilmesine olanak tanır.

• Hızlı Geri Dönüş: Her sürüm canlıya geçmeye hazır olduğundan, geri dönüş gerektiğinde yeni sürüm anında devreye alınabilir.

CI/CD Süreçlerinin Araçları

1. Jenkins

2. Sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım için en çok kullanılan açık kaynak araçlardan biridir. Kod birleştirme, test ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirir.

1. GitLab CI/CD

2. GitLab’in entegre CI/CD araçları, kod depolama, test ve dağıtım süreçlerinin hepsini tek bir platformda sunar.

1. CircleCI

2. CircleCI, özellikle CI/CD süreçlerini hızlandırmak için bulut tabanlı bir çözüm sunar ve Docker kapsayıcılarıyla uyumlu çalışır.

1. Travis CI

2. GitHub ile doğrudan entegre çalışan ve açık kaynak projelerde sıklıkla kullanılan bir CI/CD aracıdır.

1. AWS CodePipeline

2. AWS üzerinde çalışan projeler için CI/CD sürecini otomatikleştiren ve bulut tabanlı çalışan bir hizmettir.

1. Azure DevOps

2. Microsoft'un bulut tabanlı CI/CD çözümü olup, sürüm oluşturma, test ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirme imkanı sunar.

CI/CD Süreçlerinin Avantajları

1. Daha Hızlı Sürüm Yayınlama

2. CI/CD süreçleri ile kodlar hızlı bir şekilde test edilir ve dağıtıma hazır hale gelir. Böylece yeni özellikler ve güncellemeler daha hızlı bir şekilde kullanıcıya sunulabilir.

1. Güvenilir Dağıtım Süreci

2. Otomatik testler ve dağıtım süreçleri sayesinde, hataların en aza indirilmesi sağlanır. Hatalar canlıya geçmeden önce tespit edilip düzeltilir.

1. Daha Yüksek Kalite

2. Otomatik testler ile kod kalitesi sürekli olarak izlenir. CI/CD süreçleri sayesinde daha az hata ve daha yüksek kalite sağlanır.

1. Takım Verimliliği

2. CI/CD süreçleri, geliştirici ekiplerin daha verimli çalışmasına olanak tanır. Kod birleştirme ve dağıtım gibi tekrarlayan işlemler otomatikleştirilerek ekiplerin daha üretken çalışması sağlanır.

CI/CD Süreçlerinin Zorlukları

1. Doğru Yapılandırma Gereksinimi

2. CI/CD araçları doğru yapılandırılmazsa, otomatik testlerin ve dağıtım süreçlerinin yönetimi karmaşık hale gelebilir. Bu nedenle, araçların doğru şekilde ayarlanması önemlidir.

1. Testlerin Yönetimi

2. Tüm otomatik testlerin eksiksiz ve doğru çalışması gereklidir. Yetersiz veya eksik testler, CI/CD sürecinde hataların gözden kaçmasına neden olabilir.

1. İlk Kurulum ve Eğitim

2. CI/CD sistemlerinin kurulumu, yapılandırması ve ekibin bu süreçleri öğrenmesi zaman alabilir. Ayrıca, CI/CD süreçlerini yönetmek için ekibin bu konuda eğitimli olması gereklidir.

1. Süreç İzleme ve Hata Giderme

2. Otomatikleştirilen süreçlerin izlenmesi ve hataların doğru bir şekilde ele alınması gerekir. Süreçlerde bir aksaklık olduğunda hızla müdahale edilmezse, sistemin işleyişi olumsuz etkilenebilir.

CI/CD ve Mikroservis Mimarisi

Mikroservis mimarisinde, her bir mikroservis bağımsız olarak geliştirilir ve dağıtılır. CI/CD süreçleri mikroservislerin bağımsız bir şekilde test edilip dağıtılmasını sağlar. Bu sayede, her mikroservis kendi geliştirme döngüsünü takip edebilir ve diğer mikroservislerden bağımsız olarak güncellenebilir. CI/CD, mikroservislerde dağıtım hızını artırır ve sistemin her zaman güncel kalmasını sağlar.

CI/CD için En İyi Uygulamalar

1. Kapsamlı Otomatik Testler Kullanın

2. T

üm CI/CD sürecinin güvenilirliğini artırmak için kapsamlı bir otomatik test yapısı oluşturun. Birleştirme testleri, birim testler ve entegrasyon testleri gibi farklı test seviyelerini uygulayarak hataları önleyin.

1. Hızlı Geribildirim Sağlayın

2. CI/CD süreçleri, geliştiricilere hızlı bir şekilde geri bildirim sağlamalıdır. Özellikle hata durumlarında, geliştiricilere anında bildirim gönderilmesi hataların hızla düzeltilmesini sağlar.

1. Paralel Test ve Dağıtım Kullanın

2. Geliştirme sürecini hızlandırmak için paralel test ve dağıtım süreçleri kullanarak işlemleri hızlandırın.

1. Canlı Ortamda Küçük Değişiklikler Yayınlayın

2. Büyük değişiklikler yerine, daha küçük ve sık yapılan güncellemeler sistemin daha stabil ve güvenilir kalmasını sağlar.

1. Sürüm Kontrolü Yapın

2. Her bir dağıtım için sürüm kontrolü yaparak hangi sürümün üretimde olduğunu takip edin. Bu, gerektiğinde eski sürümlere kolayca dönmeyi sağlar.

Sonuç

Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Teslimat (CI/CD) süreçleri, yazılım geliştirme ve dağıtımda hız, güvenilirlik ve kalite sağlar. CI süreci ile kodlar sık sık test edilerek doğrulanır, CD süreci ile her bir sürüm üretim ortamına hızlıca geçmeye hazır hale getirilir. CI/CD süreçlerinin doğru uygulanması, yazılım projelerinin başarıya ulaşmasında büyük bir rol oynar ve özellikle mikroservis mimarisinde bağımsız bileşenlerin uyumlu çalışmasını sağlar.

Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı

Canary Dağıtımı  ve  Blue-Green Dağıtımı, yazılım geliştirme süreçlerinde yeni bir uygulama sürümünün canlı ortama sorunsuz ve güvenli bir şekilde geçişini sağlamak için kullanılan dağıtım stratejileridir. Bu iki strateji, yazılım güncellemelerinin kullanıcılar üzerinde minimum kesinti ve düşük risk ile devreye alınmasını hedefler. Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı, özellikle mikroservis mimarilerinde bağımsız servislerin güvenilir ve esnek bir şekilde yönetilmesine olanak tanır.

Canary Dağıtımı

Canary Dağıtımı, yeni sürümün kademeli olarak, önce sınırlı sayıda kullanıcıya sunulmasını sağlayan bir dağıtım stratejisidir. Yeni sürüm, küçük bir kullanıcı grubunda test edilir ve beklenmedik bir hata veya sorun olup olmadığı gözlemlenir. Sorunsuz çalıştığı onaylandığında, kademeli olarak tüm kullanıcı grubuna sunulur. Bu yaklaşım, yazılımda yapılan değişikliklerin kontrollü bir şekilde üretime alınmasını ve sistem genelinde büyük bir hata riskinin en aza indirilmesini sağlar.

Canary Dağıtımının Adımları

1. Sınırlı Kapsamda Dağıtım

2. Yeni sürüm önce, kullanıcıların belirli bir yüzdesine (örneğin, %5) sunulur. Bu grup üzerinde yeni özellikler veya değişikliklerin nasıl çalıştığı gözlemlenir.

1. İzleme ve Geri Bildirim

2. Yeni sürümün performansı, hata oranı ve kullanıcı deneyimi izlenir. İzleme araçları ve geri bildirim kanalları aracılığıyla yeni sürümün stabil olup olmadığı değerlendirilir.

1. Kademeli Yaygınlaştırma

2. Yeni sürüm ilk kullanıcı grubunda başarılı olursa, daha geniş bir kullanıcı grubuna sunulur. Bu süreç aşamalı olarak devam eder ve yeni sürüm sonunda tüm kullanıcılarla buluşturulur.

1. Geri Dönüş İmkanı

2. Herhangi bir sorun yaşanırsa, yeni sürüm anında durdurularak eski sürüme dönülür ve risk en aza indirilir.

Canary Dağıtımının Avantajları

• Risk Azaltma: Yeni sürüm küçük bir kullanıcı grubunda test edildiğinden, olası sorunlar geniş çapta yayılmadan önce tespit edilir ve düzeltilir.

• Kullanıcı Geri Bildirimi: Yeni özelliklerin gerçek kullanıcılar üzerinde nasıl çalıştığı hakkında geri bildirim alınarak, kullanıcı deneyimi geliştirilir.

• Aşamalı Geçiş: Kademeli geçiş ile yazılımın her aşamada izlenmesi ve test edilmesi mümkün olur.

Canary Dağıtımının Dezavantajları

• Dağıtım Süresi Uzun Olabilir: Aşamalı geçiş, Blue-Green dağıtıma göre daha uzun sürebilir. Yeni sürüm tüm kullanıcılarla buluşmadan önce birkaç aşama gerektirir.

• Gelişmiş İzleme İhtiyacı: Yeni sürümün performansını ve kullanıcı geri bildirimini sürekli olarak izlemek için ek izleme araçları ve altyapısı gerekir.

• Karmaşıklık: Trafiğin farklı versiyonlar arasında dağıtılması ve her adımda kullanıcı geri bildirimlerinin analiz edilmesi, yönetim açısından karmaşık hale gelebilir.

Blue-Green Dağıtımı

Blue-Green Dağıtımı, yeni sürümün yan yana çalışan iki ortam arasında geçiş yapılarak kesintisiz bir şekilde kullanıcıya sunulmasını sağlayan bir dağıtım stratejisidir. Bu yöntemde, mevcut üretim ortamı “Mavi” ortam (Blue) olarak, yeni sürümün yüklendiği ve test edildiği ortam ise “Yeşil” ortam (Green) olarak adlandırılır. Yeni sürüm yeşil ortamda test edilir ve sorunsuz çalıştığı doğrulandıktan sonra tüm trafik yeşil ortama yönlendirilir. Eğer bir sorun yaşanırsa trafik tekrar mavi ortama yönlendirilerek eski sürüme geri dönülür.

Blue-Green Dağıtımının Adımları

1. Yeşil Ortamda Yeni Sürüm Dağıtımı

2. Yeni sürüm yeşil ortama dağıtılır ve kapsamlı testler yapılır. Yeni sürüm, mavi ortamda çalışan eski sürümle aynı altyapıya sahip olduğundan testler daha güvenilir olur.

1. Canlı Trafiğin Yönlendirilmesi

2. Yeşil ortamda testler başarıyla geçilirse, tüm kullanıcı trafiği mavi ortamdan yeşil ortama yönlendirilir. Bu geçiş genellikle DNS güncellemesi veya load balancer (yük dengeleme) ile yapılır.

1. Eski Sürümün Korunması

2. Yeni sürümde bir sorun ortaya çıkarsa, trafik hızla tekrar mavi ortama yönlendirilir. Bu, sistemin herhangi bir kesinti olmadan eski sürüme dönmesini sağlar.

1. Temizlik ve Güncelleme

2. Yeni sürüm sorunsuz bir şekilde devreye alındığında mavi ortam boşaltılır veya bir sonraki sürüm için hazırlık yapılır.

Blue-Green Dağıtımının Avantajları

• Kesintisiz Dağıtım: Kullanıcılar dağıtım sürecinden etkilenmez ve minimum kesinti ile yeni sürüm devreye alınır.

• Hızlı Geri Dönüş (Rollback): Yeni sürümde herhangi bir sorun çıktığında, trafik hızlıca eski sürüme yönlendirilerek kesinti önlenir.

• Kolay Test İmkanı: Yeni sürüm, kullanıcılarla buluşmadan önce tam bir test ortamında denetlenir.

Blue-Green Dağıtımının Dezavantajları

• Yüksek Kaynak Kullanımı ve Maliyet: Her iki sürümün de aynı anda çalışmasını gerektirdiği için ek sunucular, veri tabanı ve diğer kaynaklar açısından maliyetlidir.

• Ortam Yönetimi: İki ayrı ortamın aynı anda yönetilmesi gerektiğinden, altyapının dikkatli bir şekilde yapılandırılması ve yönetilmesi gerekir.

• Veritabanı Uyumluluğu Sorunları: Mavi ve yeşil ortamlar arasında veritabanı uyum sorunları yaşanabilir. Veri tutarlılığını sağlamak için ek düzenlemeler yapılmalıdır.

Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı Karşılaştırması

Özellik	Canary Dağıtımı	Blue-Green Dağıtımı
Dağıtım Hızı	Kademeli olarak yapılır, daha uzun sürebilir	Hızlı ve anlık geçiş yapılabilir
Geri Dönüş	Kademeli geri dönüş yapılabilir	Anında geri dönüş yapılabilir
Kaynak Kullanımı	Aynı kaynak üzerinde farklı versiyonlar çalışabilir	İki ayrı ortam gerektirir, maliyetlidir
Kullanıcı Etkisi	Sınırlı sayıda kullanıcı etkilenir	Tüm kullanıcılar yeni sürüme aynı anda geçer
Risk Yönetimi	Aşamalı geçiş ile düşük risk	Hızlı geçiş, ancak sorun durumunda hızlı geri dönüş yapılabilir

Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı Kullanım Örnekleri

1. E-Ticaret Siteleri

2. E-ticaret sitelerinde yeni özellikler veya performans iyileştirmeleri kademeli olarak kullanıcılarla buluşturulabilir. Örneğin, yeni bir ödeme yöntemi veya promosyon kodu özelliği, Canary Dağıtımı ile önce küçük bir kullanıcı grubuna sunulup, başarı sağlanırsa tüm kullanıcılarla paylaşılabilir. Blue-Green Dağıtımı ise büyük güncellemeler veya altyapı değişiklikleri için tercih edilebilir.

1. Mobil Uygulamalar

2. Mobil uygulamalarda yeni özelliklerin test edilmesi için Canary Dağıtımı yapılabilir. Böylece yeni özellikler az sayıda kullanıcıda test edilerek geri bildirim alınır. Öte yandan, büyük bir altyapı değişikliği veya güvenlik güncellemesi durumunda Blue-Green Dağıtımı tercih edilebilir.

1. Finansal Uygulamalar

2. Bankacılık ve finans uygulamalarında yeni özellikler veya API değişiklikleri için Canary Dağıtımı tercih edilebilir. Bu sayede, güvenlik açısından kritik sistemler üzerinde herhangi bir sorun yaşanmadan önce test yapılmış olur. Blue-Green Dağıtımı ise büyük güncellemeler ve güvenlik yamaları gibi tüm kullanıcıları etkileyen dağıtımlarda kullanılır.

Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı için En İyi Uygulamalar

1. Gelişmiş İzleme ve Geribildirim Altyapısı Kullanın

2. Her iki dağıtım stratejisinde de sistemin performansını, hata oran

ını ve kullanıcı geri bildirimlerini izlemek için güçlü bir izleme altyapısına sahip olun. İzleme araçları ile yeni sürümdeki sorunları hızla tespit etmek önemlidir.

1. Otomatikleştirilmiş Geri Dönüş Planları Hazırlayın

2. Yeni sürümde bir sorun yaşandığında geri dönüş işlemi hızlı ve kesintisiz olmalıdır. Canary Dağıtımında, kademeli geri dönüş; Blue-Green Dağıtımında ise anında geri dönüş sağlanmalıdır.

1. Veritabanı Uyumunu Sağlayın

2. Veritabanı şeması değişiklikleri sırasında her iki stratejide de uyumluluk sorunları yaşanabilir. Canary ve Blue-Green dağıtımlarda veritabanı şemalarını geriye dönük uyumlu hale getirerek veri tutarlılığını sağlayın.

1. Canary Dağıtımı İçin Hedef Kitleyi Doğru Seçin

2. Canary Dağıtımı sırasında ilk kullanıcı grubu, geri bildirimlerin anlamlı olmasını sağlamak için dikkatlice seçilmelidir. Farklı demografik özelliklerdeki kullanıcılar veya farklı coğrafyalardan gelen kullanıcılar üzerinde testler yapılabilir.

1. Blue-Green Dağıtımı için Kapsamlı Test Ortamı Kullanın

2. Yeşil ortam, mavi ortam ile aynı altyapıda yapılandırılmalıdır. Uygulamanın canlıya alınmadan önce gerçekçi test senaryoları ile test edilmesi, yeni sürümdeki potansiyel hataların önceden tespit edilmesini sağlar.

Sonuç

Canary Dağıtımı ve Blue-Green Dağıtımı, yazılım geliştirme sürecinde yeniliklerin kullanıcıya sorunsuz bir şekilde ulaştırılmasını sağlamak için önemli stratejilerdir. Canary Dağıtımı, küçük kullanıcı grupları ile başlatılarak kontrollü bir geçiş sağlarken, Blue-Green Dağıtımı anlık geçişlerle tüm kullanıcıları kapsar. Uygulamanın gereksinimlerine ve risk yönetim ihtiyacına göre doğru stratejiyi seçmek, kullanıcı deneyimini iyileştirir ve sistemin daha güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar.

Anti-Patterns (Karşılaşılan Yanlış Uygulamalar)

Mikroservis mimarisi, büyük ve karmaşık sistemlerin yönetimini kolaylaştırmak için sunduğu esneklik ve ölçeklenebilirlik avantajlarıyla öne çıksa da, doğru uygulanmadığında sistemde ciddi performans, bakım ve maliyet sorunlarına yol açabilir.  Anti-Patterns  yani yanlış uygulamalar, mikroservislerin doğru kullanılamaması ve yanlış yapılandırılmasından kaynaklanır. Bu yanlış uygulamaların farkında olarak, sistem tasarımında yapılan hatalardan kaçınmak ve mikroservislerin sağladığı avantajlardan tam olarak yararlanmak mümkündür.

İşte mikroservis mimarisinde sıkça karşılaşılan 5 anti-pattern ve bunlardan kaçınma yolları:

————————

1. God Service (Tanrı Servis)

Tanım:

God Service, mikroservis mimarisinde belirli bir servisin diğer mikroservislere göre aşırı derecede fazla iş yükü alması ve merkezi bir yapı gibi davranmasıdır. Bu servis, sistemdeki çok fazla iş mantığını ve işlemi üzerinde toplar, böylece diğer mikroservisler arasında bir tür “merkezi otorite” gibi hareket eder. God Service, tek bir hata noktası oluşturur ve sistemin ölçeklenebilirlik ile esneklik gibi temel avantajlarını ortadan kaldırır.

Neden Oluşur?   

• Mikroservislerin bağımsız iş mantığı geliştirilmeden önce, tüm iş yükünün bir merkezi servise yönlendirilmesi.

• Yetersiz hizmet ayrımı ve bağımsızlık ilkelerinin göz ardı edilmesi.

Sonuçları:   

• Bu servis aşırı yüklenir, yanıt süreleri uzar ve ölçeklenmesi zor hale gelir.

• Hata oluştuğunda tüm sistemi etkileyebilir ve sistem performansında ciddi düşüşlere yol açabilir.

Kaçınma Yolları:   

• Her mikroservisin kendi bağımsız iş mantığını taşımasına dikkat edin, fazla iş yükü olan mikroservisleri bölün ve görevlerini ayırın.

• Küçük ve tek işlevli mikroservisler tasarlayarak her birinin yalnızca belirli bir iş için sorumluluk almasını sağlayın.

————————

2. Service Dependency Hell (Servis Bağımlılık Cehennemi)

Tanım:

Service Dependency Hell, mikroservisler arasındaki bağımlılıkların çok fazla ve karmaşık hale geldiği durumlarda ortaya çıkar. Bu durumda, bir serviste yapılan herhangi bir değişiklik veya güncelleme diğer birçok mikroservisi etkiler. Mikroservislerin birbirine olan bu aşırı bağımlılığı, sistemin bakımını zorlaştırır ve dağıtım süreçlerini karmaşık hale getirir.

Neden Oluşur?   

• Mikroservisler arasında yüksek düzeyde sıkı bağımlılıkların olması.

• Mikroservisler arasında iyi tanımlanmamış API ve veri sözleşmeleri.

Sonuçları:   

• Mikroservislerde yapılan bir güncelleme, bağımlı mikroservislerin de güncellenmesini gerektirir, bu da dağıtım sürecini karmaşık hale getirir.

• Sistem karmaşık hale geldiğinden, hata ayıklama ve bakım işlemleri zorlaşır.

Kaçınma Yolları:   

• Mikroservisler arasında düşük bağımlılık ilkesine uyun. Mümkün olduğunca servislerin birbirine bağımlılığını azaltın.

• API sözleşmeleri oluşturun ve bu sözleşmeleri düzenli olarak gözden geçirin, böylece her mikroservisin bağımsız çalışmasını sağlayın.

————————

3. Chatty Service (Çok Konuşan Servis)

Tanım:

Chatty Service, bir mikroservisin diğer mikroservislerle çok fazla iletişim kurmak zorunda kaldığı durumu ifade eder. Chatty Service durumu, bir mikroservisin işlevini yerine getirebilmek için birçok mikroservise sürekli olarak istek göndermesini gerektirir. Bu durum, sistemde yüksek ağ trafiğine ve gecikmelere yol açar.

Neden Oluşur?   

• Mikroservislerin çok fazla parçaya ayrılması ve bir işlemi gerçekleştirmek için birden fazla servisin birlikte çalışması.

• Mikroservisler arasındaki veri paylaşımı ve iş birliği süreçlerinin iyi planlanmaması.

Sonuçları:   

• Yüksek ağ trafiği ve maliyetli iletişim nedeniyle sistem performansı düşer.

• Kullanıcı deneyimi olumsuz etkilenir ve gecikmeler meydana gelir.

Kaçınma Yolları:   

• Mikroservislerin sorumluluklarını doğru belirleyin ve her bir servisin iş mantığını optimize edin.

• Bir mikroservisin çok fazla veri sorgulaması gerektirdiği durumlarda, verileri tek bir yerden çekmesini sağlayan bir API Gateway veya Backend for Frontend (BFF) kalıbını kullanın.

————————

4. Nanoservices (Nano Servisler)

Tanım:

Nanoservices, mikroservislerin gereğinden fazla küçük birimlere ayrılması durumunda ortaya çıkar. Bu durumda her mikroservis, çok küçük ve tek bir işlevi yerine getirir. Ancak, bu kadar küçük birimlerin yönetilmesi ve sürekli olarak birbirleriyle iletişim halinde olması, sistemin karmaşıklığını artırır ve bakımını zorlaştırır.

Neden Oluşur?   

• Mikroservis tasarımının aşırı küçük işlevlere ayrılması ve fazla mikroservis oluşturulması.

• Her mikroservisin sadece tek bir küçük işlev yapması gerektiği yanlış anlayışı.

Sonuçları:   

• Mikroservis sayısı arttıkça, sistemin yönetimi zorlaşır ve hizmetler arasında sürekli iletişim ihtiyacı doğar.

• Sistem karmaşık hale gelir ve bakım, test, dağıtım süreçleri çok daha zorlaşır.

Kaçınma Yolları:   

• Mikroservislerin işlevsel sınırlarını dikkatlice belirleyin. Her mikroservisin anlamlı ve bağımsız bir işlevi gerçekleştirmesini sağlayın.

• Gerektiğinde ilgili işlevleri birleştirerek servis sayısını azaltın ve yönetilebilir bir yapı oluşturun.

————————

5. Shared Database (Paylaşımlı Veritabanı)

Tanım:

Shared Database, mikroservislerin aynı veritabanını paylaşması durumunda ortaya çıkar. Mikroservislerin birbirinden bağımsız çalışması gerektiği ilkesine aykırı olan bu durum, veri tutarlılığı ve erişim sorunlarına yol açar. Her mikroservisin, kendi veritabanına veya veri deposuna sahip olması idealken, paylaşımlı bir veritabanı bu bağımsızlığı engeller.

Neden Oluşur?   

• Mikroservislerin veri yönetimini kolaylaştırmak için ortak bir veritabanı kullanılması.

• Mikroservislerin bağımsız veri yönetimi yerine merkezi bir veritabanına bağımlı hale gelmesi.

Sonuçları:   

• Mikroservisler arası bağımlılık artar, veritabanı güncellemelerinde uyumsuzluklar ve performans sorunları yaşanır.

• Veri tutarlılığı sorunları ortaya çıkar ve veri erişimi karmaşık hale gelir.

Kaçınma Yolları:   

• Her mikroservisin kendi veritabanına sahip olmasını sağlayın ve veri yönetimini bağımsız olarak yapın.

• Mikroservisler arasında veri paylaşımı gerekiyorsa, API tabanlı veri alışverişine geçin ve paylaşımlı veritabanını kullanmaktan kaçının.

————————

Sonuç

Anti-patternler, mikroservis mimarisinde yapılan yanlış uygulamaları ve tasarım hatalarını ortaya koyar. Mikroservis mimarisinin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için bu anti-patternlerden kaçınmak büyük önem taşır. God Service, Service Dependency Hell, Chatty Service, Nanoservices ve Shared Database gibi sıkça karşılaşılan yanlış uygulamaları bilmek, mikroservislerin daha esnek, ölçeklenebilir ve yönetilebilir olmasını sağlar. Anti-patternleri doğru anlayarak, mikroservis mimarisi avantajlarından tam olarak yararlanabilir ve sistemin güvenilirliğini, performansını ve sürdürülebilirliğini artırabilirsiniz.

Bağımlı Dağıtım ve Monolitik Mikroservis

Mikroservis mimarisinin temel amacı, her bir mikroservisin bağımsız olarak geliştirilmesi, dağıtılması ve ölçeklenebilmesidir. Ancak bazı durumlarda bu ilkelerden sapma yaşanabilir ve mikroservislerin dağıtımı bağımlı hale gelebilir veya sistem "Monolitik Mikroservis" olarak adlandırılan bir yapıya dönüşebilir. Bu durumlar, mikroservis mimarisinin sağladığı avantajları kaybetmeye ve karmaşıklığın artmasına yol açabilir.

Bağımlı Dağıtım (Tightly Coupled Deployment)

Tanım:

Bağımlı Dağıtım, bir mikroservisin bağımsız olarak dağıtılamadığı ve diğer mikroservislerle dağıtımının senkronize edilmesi gerektiği durumu ifade eder. Bu durumda, bir mikroserviste yapılan değişiklik veya güncelleme, diğer mikroservislerin de aynı anda güncellenmesini gerektirir. Bağımlı dağıtım, mikroservis mimarisinin esnekliğini ve dağıtım süreçlerinin bağımsızlığını zayıflatır.

Bağımlı Dağıtımın Nedenleri

1. Yüksek Servis Bağımlılığı

2. Mikroservisler birbirine sıkı bir şekilde bağlı çalışıyorsa, bir serviste yapılan değişiklik diğerlerini doğrudan etkiler. Bu da bağımsız dağıtımı zorlaştırır.

1. Paylaşılan Veritabanı Kullanımı

2. Eğer mikroservisler aynı veritabanını paylaşıyorsa, bir mikroserviste yapılan güncellemeler veritabanı değişiklikleri gerektirebilir ve diğer mikroservislerin de aynı anda güncellenmesini zorunlu hale getirebilir.

1. API Uyumluluk Sorunları

2. Mikroservisler arasında geriye dönük uyumluluğu olmayan API değişiklikleri yapıldığında, bir servisin güncellenmesi tüm bağlı servislerin de güncellenmesini gerektirir.

Bağımlı Dağıtımın Sonuçları

• Zorlaşan Güncelleme Süreçleri: Bir mikroserviste yapılan güncelleme, diğer mikroservislerde de değişiklik gerektirebilir ve bu durum tüm sistemin aynı anda güncellenmesi zorunluluğunu doğurur.

• Artan Dağıtım Süresi ve Karmaşıklık: Her dağıtım öncesinde bağımlı servislerin entegrasyon testlerinin yapılması gerektiğinden dağıtım süreci karmaşıklaşır ve uzar.

• Kısıtlanmış Ölçeklenebilirlik: Bağımsız çalışamayan mikroservisler ölçeklenme esnekliğini kaybeder ve bağımsız olarak kaynak ayırmak zorlaşır.

Bağımlı Dağıtımın Önlenmesi İçin Çözümler

• API Sözleşmeleri Kullanın: Mikroservisler arası API sözleşmeleri oluşturarak geriye dönük uyumluluğu sağlayın ve bağımlılığı azaltın.

• Veritabanı Ayrıştırması Yapın: Her mikroservisin kendi veritabanını veya veri deposunu kullanmasını sağlayarak paylaşılan veritabanı kullanımından kaçının.

• Event-Driven Mimariler Kullanın: Mikroservisler arasında doğrudan çağrı yerine olay tabanlı iletişim kullanarak bağımlılıkları azaltabilirsiniz.

————————

Monolitik Mikroservis

Tanım:

Monolitik Mikroservis, mikroservis mimarisinin tüm avantajlarını kaybetmesine yol açan, her şeyi kapsayan büyük bir mikroservis haline gelmiş yapılardır. Bu tür bir mikroservis, çok fazla işlevi ve sorumluluğu tek başına yürütmeye çalışır ve bu nedenle gerçek anlamda bir mikroservis olmaktan uzaklaşır. Bu durum, monolitik yapılarda karşılaşılan sorunların benzerlerini yaratır: esneklik kaybı, zorlaşan bakım ve karmaşık dağıtım süreçleri.

Monolitik Mikroservisin Nedenleri

1. Yetersiz İşlev Ayrımı

2. Mikroservislerin gereğinden fazla işlevi tek bir serviste bir araya getirmesi. Bu durumda, mikroservis bağımsız bir birim olmaktan çıkar.

1. Yanlış Mikroservis Sınırları

2. Mikroservislerin sınırlarının doğru belirlenmemesi, iş mantığının tek bir servise fazla yüklenmesine yol açar.

1. Büyüyen İşlev Sayısı ve Bağımlılıklar

2. Mikroservisin içindeki işlev sayısı arttıkça, bu işlevlerin bağımsız mikroservislere ayrılmaması nedeniyle zamanla monolitik bir yapı oluşur.

Monolitik Mikroservisin Sonuçları

• Dağıtım ve Güncelleme Zorlukları: Monolitik bir mikroservis haline gelen yapı, güncellemeler sırasında tüm kod tabanının yeniden dağıtılmasını gerektirir. Bu da hızlı dağıtımı zorlaştırır.

• Artan Bakım Maliyetleri: Bir mikroservisin içinde çok fazla işlev varsa, bakım süreci karmaşıklaşır ve bu servis üzerinde çalışan geliştiriciler arasında bağımlılık artar.

• Azalan Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Monolitik mikroservislerde, belirli bir işlevin ölçeklenmesi gereken durumlarda tüm servisin ölçeklenmesi gerekir, bu da kaynak israfına yol açar.

Monolitik Mikroservisin Önlenmesi İçin Çözümler

• Doğru Mikroservis Sınırları Belirleyin: Mikroservislerin bağımsız iş mantıkları taşıması ve küçük, tek bir işleve odaklanması gerektiğini unutmayın.

• İşlevsel Olarak Bağımsız Servisler Tasarlayın: Her bir mikroservis, belirli bir işlevden sorumlu olmalıdır. Çok fazla işlev içeren servisleri bölerek iş yükünü dağıtın.

• Mikroservis Büyüklüğünü Düzenli Olarak Gözden Geçirin: Zamanla büyüyen servisleri ve sorumlulukları yeniden gözden geçirerek gerekirse yeniden bölümlendirin.

————————

Bağımlı Dağıtım ve Monolitik Mikroservis Arasındaki Farklar

Özellik	Bağımlı Dağıtım (Tightly Coupled Deployment)	Monolitik Mikroservis
Tanım	Bir mikroservisin diğer servislerle senkronize dağıtılması gerekliliği	Tüm işlevleri tek bir mikroserviste toplayan yapı
Gelişim Nedeni	Servisler arası yüksek bağımlılıklar	Mikroservisin işlev olarak fazla büyümesi
Sonuçlar	Karmaşık dağıtım süreci, esneklik kaybı	Bakım zorluğu, ölçeklenebilirlik kaybı
Önlenme Yöntemleri	API sözleşmeleri, olay tabanlı mimari	Doğru servis sınırları ve işlev ayrımı

————————

Bağımlı Dağıtım ve Monolitik Mikroservis Örnekleri

1. E-Ticaret Uygulaması

2. Bir e-ticaret uygulamasında ödeme servisi, sipariş servisi ve envanter servisi gibi bağımsız mikroservisler yer alabilir. Eğer ödeme servisi sipariş servisi ile yüksek bağımlılık içinde çalışıyorsa, birinde yapılan bir güncelleme diğerinin de aynı anda güncellenmesini gerektirebilir. Bu bağımlı dağıtım, sistemin ölçeklenebilirliğini olumsuz etkileyebilir.

3. Eğer sipariş servisi, müşteri yönetimi, fatura yönetimi ve sipariş durumu gibi çok sayıda işlevi tek bir serviste yönetiyorsa, bu durumda monolitik mikroservis oluşur. Bu servis her güncellemede tamamen yeniden dağıtılmak zorunda kalır.

1. Finansal Hizmetler Uygulaması

2. Bir bankacılık uygulamasında hesap yönetimi, kredi başvurusu ve ödeme sistemleri gibi farklı mikroservisler bulunabilir. Ancak bu servislerin aynı veritabanını paylaşması, veritabanı güncellemelerinde tüm mikroservislerin senkronize dağıtılmasını gerektirebilir. Bu bağımlı dağıtım örneğidir.

3. Eğer hesap yönetim servisi, hesap bilgileri, kredi kartı işlemleri ve fatura işlemlerini tek bir serviste yönetiyorsa bu monolitik mikroservis haline gelir ve güncellemeler sırasında bakım zorluğuna yol açar.

Sonuç

Bağımlı Dağıtım ve Monolitik Mikroservis gibi yanlış uygulamalardan kaçınmak, mikroservis mimarisinin sağladığı esneklik ve ölçeklenebilirlik avantajlarını tam anlamıyla kullanmak için çok önemlidir. Bağımlı dağıtımı azaltmak için API sözleşmeleri

  oluşturulmalı, olay tabanlı iletişim kullanılmalı ve her mikroservisin kendi veritabanı olmalıdır. Monolitik mikroservisten kaçınmak için ise her mikroservisin işlevsel sınırları dikkatlice belirlenmeli ve işlevler arasında bağımsızlık sağlanmalıdır. Bu tür anti-patternlerden kaçınarak mikroservis mimarisinin etkinliğini ve yönetilebilirliğini artırabilirsiniz.

Mikroservis Çeşitliliği Kaosu (Distributed Monolith)

Mikroservis Çeşitliliği Kaosu  veya diğer adıyla  Dağıtık Monolit (Distributed Monolith), mikroservis mimarisinde bağımsız dağıtım, ölçeklenebilirlik ve esneklik avantajlarını kaybetmeye neden olan bir anti-pattern durumudur. Mikroservisler teorik olarak bağımsız çalışabilir ve dağıtılabilir olmalıdır; ancak, doğru yapılandırılmadıklarında, bir mikroservisin güncellenmesi veya dağıtılması diğer mikroservisleri de doğrudan etkileyebilir. Bu durumda, sistem bir monolit gibi davranmaya başlar ve mikroservis mimarisinin sağladığı avantajlar ortadan kalkar.

Dağıtık Monolit’in Temel Özellikleri

1. Sıkı Bağımlılıklar

2. Mikroservisler arasında sıkı bir şekilde tanımlanmış bağımlılıklar bulunur ve bu bağımlılıklar nedeniyle bir mikroserviste yapılan değişiklik, diğer mikroservisleri de etkiler. Servislerin güncellenmesi veya yeniden dağıtılması senkronize bir şekilde yapılmak zorundadır.

1. Bağımsız Dağıtım Zorluğu

2. Mikroservislerin her biri bağımsız olarak dağıtılamaz. Tek bir servisteki güncelleme veya hata düzeltme için tüm sistemin dağıtımı yapılır ve bu bağımsız güncellemeyi zorlaştırır.

1. Paylaşılan Veritabanı ve Ortak Veri Modelleri

2. Dağıtık Monolit genellikle tüm mikroservislerin ortak bir veritabanını veya veri modelini paylaştığı durumlarda ortaya çıkar. Paylaşılan veritabanı, mikroservislerin birbirine bağımlılığını artırır ve bağımsız veri yönetimini zorlaştırır.

1. API ve Veri Bağımlılıkları

2. Mikroservisler arası API'lerin geriye dönük uyumlu olmaması veya veri bağımlılıklarının fazla olması, bir servisin değiştirilmesini diğer servislerin de değiştirilmesini gerektirir. Bu durum bağımsız güncellemeyi engeller ve tüm sistemi etkileyen değişikliklere neden olur.

Dağıtık Monolit’in Nedenleri

1. Yanlış Mikroservis Sınırları

2. Mikroservislerin sınırlarının doğru belirlenmemesi ve birden fazla servisin tek bir iş akışını yürütmesi sonucu, bağımlı ve senkronize bir yapı ortaya çıkar.

1. Paylaşılan Veritabanı

2. Mikroservisler, bağımsız veri yönetimine sahip olmaları gerekirken, ortak bir veritabanını paylaştıklarında birbirine bağımlı hale gelirler. Bu durumda her veritabanı güncellemesi, tüm mikroservislerin uyumlu bir şekilde güncellenmesini zorunlu kılar.

1. Servislerin Fazla Bağımlı Tasarlanması

2. Mikroservisler arasındaki veri ve iş akışı bağımlılıklarının iyi yönetilmemesi durumunda, servislerin bağımsız çalışması zorlaşır ve sistem bir monolit gibi davranmaya başlar.

1. API Uyumluluğunun Yeterince Sağlanamaması

2. Mikroservisler arasında geriye dönük uyumluluğun sağlanmaması, bir API değişikliği durumunda tüm servislerin aynı anda güncellenmesini gerektirir.

Dağıtık Monolit’in Sonuçları

• Güçleşen Dağıtım ve Güncelleme Süreci

• Mikroservislerin her biri bağımsız olarak dağıtılamadığından, bir servisin güncellenmesi için tüm sistemin yeniden dağıtılması gerekir. Bu da güncelleme süreçlerini zorlaştırır ve dağıtımı daha karmaşık hale getirir.

• Ölçeklenebilirlik Sorunları

• Dağıtık Monolit durumunda, her bir mikroservisin bağımsız ölçeklenmesi mümkün olmaz. Tüm sistem birlikte ölçeklenmek zorunda kalır, bu da kaynak kullanımını verimsiz hale getirir.

• Bakım Zorluğu

• Sıkı bağımlılıklar nedeniyle hata ayıklama ve bakım süreçleri zorlaşır. Bir servisteki hata, diğer birçok servisi etkileyebilir ve karmaşık bir hata çözme süreci gerekebilir.

• Mikroservis Mimarisi Avantajlarının Kaybı

• Mikroservis mimarisinin sağladığı bağımsız dağıtım, esneklik, hızlı geliştirme ve ölçeklenebilirlik gibi avantajlar kaybolur ve sistem monolitik bir yapı gibi davranmaya başlar.

Dağıtık Monolit’ten Kaçınma Yolları

1. Mikroservis Sınırlarını Doğru Belirleyin

2. Her bir mikroservisin sorumluluk alanını iyi belirleyin ve her bir servis yalnızca tek bir işlev veya iş akışı için sorumlu olsun. İşlevleri doğru ayırarak mikroservislerin bağımsız çalışmasını sağlayın.

1. Her Mikroservis İçin Ayrı Veritabanı Kullanın

2. Her mikroservisin kendi veritabanını veya veri deposunu kullanmasını sağlayarak veri bağımlılıklarından kaçının. Paylaşılan veritabanı kullanımından uzak durun.

1. Geriye Dönük Uyumluluk Sağlayın

2. Mikroservisler arası API değişikliklerinde geriye dönük uyumluluğu koruyun. Böylece bir serviste yapılan değişiklik diğer servisleri etkilemez ve bağımsız olarak dağıtılabilir.

1. Event-Driven Mimariler Kullanarak Bağımlılıkları Azaltın

2. Mikroservisler arasında sıkı veri bağımlılığı yerine olay tabanlı bir yapı kullanarak bağımlılıkları azaltabilirsiniz. Bu sayede servisler birbiriyle doğrudan etkileşim kurmak zorunda kalmaz.

1. Mikroservisleri Düzenli Olarak Gözden Geçirin

2. Mikroservis yapısının zamanla karmaşık hale gelmesini önlemek için düzenli olarak gözden geçirin. Bağımlılıkları ve işlevleri analiz ederek gerekirse mikroservisleri yeniden yapılandırın.

1. Dağıtık Monolit Algılama Araçları Kullanın

2. Mikroservis bağımlılıklarını analiz eden izleme ve gözlemleme araçları kullanarak bağımlılık sorunlarını erken aşamada tespit edin ve çözümleyin.

Dağıtık Monolit Örnekleri

1. E-Ticaret Sitesi

2. Bir e-ticaret sitesinde kullanıcı yönetimi, sipariş yönetimi ve envanter yönetimi gibi servislerin bağımsız olarak çalışması beklenir. Ancak, bu servislerin aynı veritabanını paylaştığı ve sıkı bir şekilde birbirine bağımlı olduğu durumlarda Dağıtık Monolit oluşur. Sipariş yönetimi güncellendiğinde, kullanıcı yönetimi ve envanter yönetiminin de güncellenmesi zorunlu hale gelebilir.

1. Finansal Uygulama

2. Bir finans uygulamasında ödeme servisi, hesap servisi ve raporlama servisi gibi mikroservisler bulunur. Eğer bu servisler arası bağımlılık çok fazla ve tüm servisler aynı veri modelini kullanıyorsa, bu yapı Dağıtık Monolit'e dönüşebilir. Ödeme servisine yeni bir özellik eklendiğinde, diğer servislerde de değişiklik yapılması gerekecektir.

1. Sağlık Yönetim Sistemi

2. Bir sağlık yönetim sisteminde hasta kayıt, randevu yönetimi ve tıbbi kayıt mikroservisleri bulunabilir. Ancak, bu servisler birbirine bağımlı hale gelirse, örneğin tıbbi kayıt sistemi hasta kayıt sistemi ile sıkı bağımlılık içindeyse, herhangi bir değişiklikte her iki servisin de güncellenmesi gerekir.

Dağıtık Monolit ile Monolit Arasındaki Farklar

Özellik	Dağıtık Monolit (Distributed Monolith)	Monolit (Monolithic Architecture)
Dağıtım ve Güncelleme	Mikroservis yapısında olsa bile bağımlı güncellemeler gerektirir	Tek bir yapı olarak dağıtılır ve güncellenir
Bağımsızlık	Mikroservisler bağımsız değil, birbirine sıkı bağımlıdır	Tek bir uygulama içinde işlevler sıkı bir şekilde bağlı
Ölçeklenebilirlik	Mikroservisler bağımlı olduğu için bağımsız ölçeklenemez	Tüm sistem birlikte ölçeklenir
Karmaşıklık Yönetimi	Bağımlılıklar arttıkça yönetim zorlaşır	Tek bir kod tabanı içinde yönetilir

Sonuç

Dağıtık Monolit (Distributed Monolith), mikroservis mimarisinin esneklik, bağımsızlık ve ölçeklenebilirlik avantajlarını kaybetmeye neden olan bir anti-pattern durumudur. Mikroservislerin bağımsız olarak geliştirilmesi, dağı

tılması ve güncellenmesi hedeflenirken, yanlış yapılandırmalar bu sürecin karmaşıklaşmasına ve mikroservislerin birbirine bağımlı hale gelmesine yol açar. Mikroservis sınırlarını doğru belirlemek, bağımlılıkları yönetmek ve veri paylaşımını minimize etmek, Dağıtık Monolit sorununu önlemek için önemlidir. Bu anti-pattern'den kaçınmak, mikroservis mimarisinin sunduğu avantajlardan tam anlamıyla yararlanmanıza yardımcı olur.

Tanımsız Sorumluluk Alanları

Mikroservis mimarisinde her bir mikroservisin belirli bir işlevi veya sorumluluk alanını yerine getirmesi beklenir. Ancak,  Tanımsız Sorumluluk Alanları  (Undefined Responsibility Areas) olarak bilinen bir anti-pattern durumunda, mikroservislerin görev alanları net bir şekilde belirlenmez. Bu belirsizlik, mikroservisler arasında işlevlerin çakışmasına, iş yükünün dengesiz dağılmasına ve karmaşık bir yapının ortaya çıkmasına yol açar.

Tanımsız Sorumluluk Alanlarının Temel Özellikleri

1. Çakışan İşlevler

2. Birden fazla mikroservis aynı veya benzer işlevleri gerçekleştirmeye çalışır. Bu, işlevlerin farklı servisler arasında bölünmesine neden olur ve hangi servisin hangi görevden sorumlu olduğu belirsizleşir.

1. Eksik veya Yetersiz İşlev Tanımı

2. Bazı mikroservislerin belirli işlevleri yerine getirmesi beklenir, ancak işlev tanımları eksik veya yetersizdir. Sonuç olarak, bu işlevler ya gerçekleştirilemez ya da yanlış mikroservis tarafından üstlenilir.

1. Bağımlılıkların Artması

2. Tanımsız sorumluluk alanları nedeniyle mikroservisler arasındaki bağımlılıklar artar. Mikroservisler görevlerini yerine getirebilmek için birbirlerine ihtiyaç duyar hale gelirler ve bu durum bağımsızlık ilkesine aykırıdır.

1. Tekrarlanan İşlevsellik

2. Aynı işlev birden fazla mikroserviste tekrar edilir, bu da gereksiz iş yüküne ve sistemde fazladan karmaşıklığa yol açar. Bu durum ayrıca kaynak israfına neden olur.

Tanımsız Sorumluluk Alanlarının Nedenleri

1. Yetersiz Mikroservis Tasarımı

2. Mikroservis mimarisinin başlangıçta iyi tasarlanmamış olması, sorumluluk alanlarının net bir şekilde belirlenmemesine yol açabilir. Mikroservisler, belirli bir işlevi yerine getirecek şekilde tasarlanmadığında görev dağılımı belirsiz hale gelir.

1. Eksik Dokümantasyon

2. Mikroservislerin işlevlerinin ve sorumluluklarının belgelenmemesi, zaman içinde görev alanlarının unutulmasına veya karışmasına neden olabilir.

1. Geliştirme Sürecinde Belirsizlik

2. Bir mikroservis mimarisi, çeşitli ekiplerin bir arada çalıştığı büyük projelerde, sorumlulukların dağılımı net değilse, işlevlerin hangi mikroservis tarafından üstlenileceği konusunda belirsizlik yaşanır.

1. Ekipler Arası İletişim Eksikliği

2. Mikroservis mimarisinde görev alanları belirlenirken ekipler arasında yeterli iletişim kurulmazsa, bazı işlevlerin üstlenilmesi gözden kaçabilir veya yanlış mikroservislere atanabilir.

Tanımsız Sorumluluk Alanlarının Sonuçları

• Bakım Zorlukları

• Mikroservislerin sorumluluk alanları net olmadığı için, hangi mikroservisin hangi işlevi yerine getirdiği karışır. Bu durum, hata ayıklama ve bakım süreçlerini zorlaştırır.

• Performans ve Verimlilik Kaybı

• Tekrarlanan işlevler ve çakışan görev alanları, sistemde fazladan iş yükü oluşturur ve performans sorunlarına yol açar. Ayrıca, kaynakların verimsiz kullanılmasına neden olur.

• Karmaşık Bağımlılıklar

• Mikroservisler arasındaki bağımlılıklar artar ve mikroservislerin bağımsız çalışabilme yeteneği azalır. Bir mikroservisin sorumluluk alanı belirsiz olduğunda, diğer mikroservislerle daha fazla etkileşimde bulunması gerekebilir.

• Geliştirme Sürecinde Yavaşlama

• Tanımsız sorumluluk alanları, yeni işlevlerin geliştirilmesini ve mevcut işlevlerin güncellenmesini zorlaştırır. Hangi mikroservisin bu değişikliklerden sorumlu olduğu net değilse, süreç uzar ve gecikmelere yol açar.

Tanımsız Sorumluluk Alanlarından Kaçınma Yolları

1. Düzgün Mikroservis Sınırları Belirleyin

2. Mikroservislerin sorumluluk alanlarını net bir şekilde belirleyin ve her bir mikroservisin tek bir işlevi üstlenmesine dikkat edin. Mikroservis sınırlarını belirlerken "Tek Sorumluluk İlkesi"ni uygulayın; her mikroservis, yalnızca bir iş veya işlevden sorumlu olmalıdır.

1. Dokümantasyon ve Kayıt Tutun

2. Her bir mikroservisin sorumluluk alanlarını ve işlevlerini detaylı bir şekilde dokümante edin. Bu, mikroservislerin görevlerinin ve işlevlerinin zaman içinde karışmasını engeller ve sorumlulukların net olmasını sağlar.

1. Düzenli Gözden Geçirme Yapın

2. Mikroservis mimarisini düzenli olarak gözden geçirin ve sorumluluk alanlarını güncelleyin. Proje büyüdükçe ve yeni işlevler eklendikçe, mikroservislerin iş yükü değişebilir ve yeniden düzenlenmesi gerekebilir.

1. Ekipler Arası İletişimi Güçlendirin

2. Mikroservislerin geliştirilmesinden sorumlu ekipler arasında etkili iletişim kurun. İşlevlerin ve sorumluluk alanlarının belirlenmesi sürecine tüm ekipleri dahil ederek, eksik veya tekrarlanan işlevlerin önüne geçin.

1. Olay Tabanlı İletişim ve API Yönetimi

2. Mikroservisler arasında veri paylaşımını ve iletişimi minimum düzeyde tutmak için olay tabanlı iletişim yöntemlerini veya API yönetim sistemlerini kullanın. Bu, mikroservislerin bağımsız çalışmasını ve sorumluluk alanlarının belirgin olmasını sağlar.

Tanımsız Sorumluluk Alanları Örnekleri

1. E-Ticaret Uygulaması

2. Bir e-ticaret sisteminde hem sipariş yönetim servisi hem de kullanıcı yönetim servisi, müşteri profili bilgilerine erişim sağlamak istiyorsa, bu durum sorumlulukların karışmasına yol açar. Sipariş yönetim servisi yalnızca siparişlerle ilgili işlemlerden sorumlu olmalı, müşteri bilgilerine erişim sağlayan işlemler kullanıcı yönetim servisi tarafından yapılmalıdır.

1. Finans Uygulaması

2. Bir bankacılık uygulamasında hem hesap yönetimi servisi hem de kredi servisi, kullanıcı kredi bilgilerini işliyorsa, sorumluluk alanları net değildir. Hesap yönetimi servisi yalnızca hesaplarla ilgili işlevleri üstlenmeli ve kredi servisi kredi bilgileriyle ilgili işlemlerden sorumlu olmalıdır.

1. Sağlık Yönetim Sistemi

2. Bir sağlık sisteminde hem hasta yönetimi servisi hem de randevu yönetim servisi hasta bilgilerinin yönetiminden sorumlu hale gelirse, işlevler çakışır. Hasta yönetimi servisi yalnızca hasta bilgilerini yönetmeli, randevu yönetimi ise sadece randevu işlemlerini yönetmelidir.

Tanımsız Sorumluluk Alanları ile Distributed Monolith Arasındaki Farklar

Özellik	Tanımsız Sorumluluk Alanları	Distributed Monolith
Temel Sorun	Mikroservislerin görev alanlarının net olmaması	Mikroservislerin birbirine bağımlı hale gelmesi
Sonuçları	Çakışan işlevler, tekrarlanan işlevsellik	Bağımlı dağıtım, esneklik kaybı
Önlenme Yöntemleri	İşlev sınırlarının doğru belirlenmesi, dokümantasyon	Bağımsız veri yönetimi, API uyumluluğu
Performansa Etkisi	Fazla iş yükü, kaynak israfı	Yavaşlayan dağıtım ve güncelleme süreçleri

Sonuç

Tanımsız Sorumluluk Alanları, mikroservis mimarisinde her bir servisin görev alanının ve işlevinin belirsiz olduğu durumlardır. Bu anti-pattern, sistemin karmaşıklığını artırır, bakım süreçlerini zorlaştırır ve mikroservisler arasında gereksiz bağımlılıklar oluşturarak performansı olumsuz etkiler. Tanımsız sorumluluk alanlarından kaçınmak için her mikroservisin sorumluluklarının net bir şekilde belirlenmesi, dokümantasyonun düzenli olarak güncellenmesi ve ekipler arası iletişimin güçlendirilmesi büyük önem taşır. Bu şekilde, mikroservislerin bağımsız ve işlevsel sınırları belirgin hale gelir, sistem daha esnek, ölçeklenebilir ve yönetilebilir olur.

Tutarsız Veritabanı ve Veri Yedekleme Sorunları

Mikroservis mimarisinde her mikroservisin, kendi veritabanına sahip olması ve bağımsız veri yönetimi gerçekleştirmesi temel ilkelerden biridir. Ancak, mikroservislerin her birinin kendi veri deposunu kullanması, verilerin senkronize edilmesini ve tutarlılığını sağlamayı zorlaştırabilir.  Tutarsız Veritabanı  ve  Veri Yedekleme Sorunları, bu bağımsız veri yönetimi prensibi yanlış uygulandığında veya veri paylaşımı süreçleri iyi yönetilmediğinde ortaya çıkar.

Tutarsız Veritabanı Sorunları

Tanım:

Tutarsız veritabanı sorunu, birden fazla mikroservisin kendi veritabanını kullanırken, bu veritabanları arasında verinin güncel ve tutarlı kalamamasıdır. Mikroservisler, genellikle bağımsız veri kaynaklarına sahip oldukları için, aynı veriyi kullanan farklı servislerin birbirlerinden haberdar olmadan veri güncellemesi yapması tutarsızlıklar yaratabilir.

Tutarsız Veritabanı Sorunlarının Nedenleri

1. Dağıtık Veri Yönetimi

2. Mikroservislerin her birinin bağımsız veri yönetimine sahip olması, veri senkronizasyonunu zorlaştırır. Farklı veritabanları arasında veri güncellemelerinin anında paylaşılması zor olabilir.

1. Eventual Consistency (Nihai Tutarlılık) Modeli

2. Mikroservisler, nihai tutarlılık modeli ile çalıştığında, verinin her mikroserviste aynı anda güncel olması gerekmez. Ancak, bu model bazen tutarsızlıklara neden olabilir; bir serviste güncellenen veri diğer servislere hemen yansımayabilir.

1. Senkronsuz Veri Güncelleme

2. Mikroservisler arasında senkron bir veri yönetimi yapılmazsa, bir mikroserviste güncellenen veri, diğer mikroservislerde eski haliyle kalabilir.

1. Veri Çakışmaları

2. Aynı veri üzerinde birden fazla mikroservis işlem yaptığında, veri çakışmaları ortaya çıkabilir. Özellikle yüksek erişimli verilerde (örneğin müşteri bilgileri) bu durum sıkça görülür.

Tutarsız Veritabanı Sorunlarının Sonuçları

• Yanlış veya Eksik Veri

• Tutarsız veriler, kullanıcıların eski veya yanlış bilgilere erişmesine yol açabilir. Örneğin, bir müşteri adresini güncellediğinde, bazı mikroservislerde bu bilginin güncellenmemesi yanlış teslimatlara neden olabilir.

• İşlem Hataları

• Tutarsız veri, işlemlerin hatalı sonuçlanmasına yol açabilir. Örneğin, bir e-ticaret sisteminde stok bilgileri güncel değilse, stokta olmayan ürünlerin satışa sunulması gibi hatalar meydana gelebilir.

• Karmaşık Hata Yönetimi

• Tutarsız veriler nedeniyle hata ayıklama süreci zorlaşır. Hangi mikroservisin veri kaynağının güncel olmadığını tespit etmek karmaşık hale gelir.

Tutarsız Veritabanı Sorunlarını Önleme Yolları

1. Event Sourcing ve Olay Tabanlı Mimariler Kullanma

2. Mikroservisler arasında olay tabanlı iletişim kullanarak, veri güncellemelerini tüm mikroservislere anında iletin. Bu sayede, bir mikroservis veri güncellediğinde diğerleri de bu değişiklikten haberdar olur.

1. Nihai Tutarlılığı Yönetme

2. Nihai tutarlılık modeli kullanılan sistemlerde, kullanıcı deneyimini korumak için veri güncellemelerinin olabildiğince hızlı yayılmasını sağlayın. Ayrıca, veri tutarsızlığının kullanıcıyı olumsuz etkileyeceği durumlarda senkron veri güncellemeleri tercih edin.

1. Veri Çakışmalarını Önlemek için Dağıtık Kilit Mekanizmaları

2. Aynı veri üzerinde işlem yapan mikroservisler arasında dağıtık kilitleme tekniklerini kullanarak veri çakışmalarını önleyin.

1. Merkezi Veri Yönetimi ve API Kullanımı

2. Mikroservislerin sıklıkla güncellediği veriler için merkezi bir veri yönetimi veya API çözümü kullanın. Örneğin, müşteri bilgileri gibi veriler için bir kullanıcı servisi oluşturup tüm verileri bu servis üzerinden yönetin.

————————

Veri Yedekleme Sorunları

Tanım:

Veri yedekleme, verinin herhangi bir kayıp durumunda kurtarılabilmesi için periyodik olarak kopyalarının alınması sürecidir. Mikroservis mimarisinde her mikroservisin kendi veritabanını kullanması, veri yedekleme süreçlerinin daha karmaşık hale gelmesine yol açabilir. Ayrıca, mikroservislerin birbirinden bağımsız olması nedeniyle yedekleme stratejilerinin bütünsel olarak yönetilmesi zordur.

Veri Yedekleme Sorunlarının Nedenleri

1. Merkezi Yedekleme Stratejisinin Olmaması

2. Her mikroservisin kendi veri deposuna sahip olması nedeniyle merkezi bir yedekleme stratejisi oluşturmak zorlaşır. Her bir mikroservis için ayrı yedekleme planları yapılması gerekir.

1. Veri Yedeklerinin Uyum Sorunları

2. Farklı mikroservisler arasında bağımsız olarak alınan veri yedekleri senkronize olmayabilir. Bu da bir mikroservisin yedeği geri yüklendiğinde diğer mikroservislerle uyumsuz veri oluşturabilir.

1. Veritabanı Türleri Arasındaki Farklılıklar

2. Mikroservisler, farklı veritabanı türleri kullanabilir (örneğin, bir servis SQL tabanlı veritabanı, diğer servis NoSQL kullanabilir). Bu farklılıklar nedeniyle tüm mikroservisler için standart bir yedekleme çözümü oluşturmak zorlaşır.

1. Yedekleme Sıklığı

2. Yedekleme sıklığı mikroservisler arasında farklılık gösterebilir. Yedekleme sıklığının farklı olması, veri tutarsızlıklarına ve kayıplara neden olabilir.

Veri Yedekleme Sorunlarının Sonuçları

• Veri Kaybı Riskinin Artması

• Yedekleme stratejileri iyi belirlenmezse, mikroservislerden birinde meydana gelen veri kaybı geri döndürülemez hale gelir. Ayrıca, merkezi yedekleme olmadığı için bir mikroservisteki veri kaybı tüm sistemi etkileyebilir.

• Tutarsız Veri Yedekleri

• Yedeklerin güncel olmaması, geri yükleme işlemlerinde veri tutarsızlıklarına yol açabilir. Özellikle kritik verilerde bu tutarsızlıklar önemli kayıplara yol açabilir.

• Yedekleme ve Kurtarma Sürelerinin Uzaması

• Her mikroservisin kendi yedekleme sistemine sahip olması durumunda yedekleme süreçleri ve yedekten geri dönüş işlemleri daha uzun ve karmaşık hale gelir.

Veri Yedekleme Sorunlarını Önleme Yolları

1. Merkezi Yedekleme Politikaları Belirleyin

2. Her mikroservisin kendi veri deposuna sahip olsa bile, merkezi bir yedekleme politikası ile tüm mikroservislerin yedekleme süreçlerini standartlaştırın. Bu, yedekleme süreçlerinin uyumlu ve düzenli olmasını sağlar.

1. Yedekleme Sıklığını Standartlaştırın

2. Mikroservislerin veri yedekleme sıklığını ihtiyaçlara göre belirleyin, ancak veri tutarlılığını sağlamak için tüm yedekleme işlemlerini uyumlu bir şekilde yapın.

1. Veri Replikasyonu ve Anlık Yedekleme

2. Kritik veriler için anlık yedekleme veya replikasyon stratejileri kullanın. Bu sayede veri kayıpları en aza indirilir ve veri güncellemeleri yedeklere anında yansıtılır.

1. Farklı Veritabanları İçin Özel Yedekleme Stratejileri Oluşturun

2. Farklı veritabanı türleri (SQL, NoSQL vb.) için özel yedekleme stratejileri belirleyin. Örneğin, SQL tabanlı veritabanları için günlük yedekleme yapılırken, NoSQL tabanlı veritabanları için replikasyon kullanılabilir.

1. Otomatik Yedekleme ve Geri Yükleme Testleri Yapın

2. Otomatik yedekleme sistemleri kurarak belirli periyotlarla yedekleme yapılmasını sağlayın. Ayrıca, yedeklerin geri yükleme işlemlerinin başarılı olup olmadığını test etmek için periyodik geri yükleme tatbikatları yapın.

————————

Tutarsız Veritabanı ve Veri Yedekleme Sorunları Örnekleri

1. E-Ticaret Uygulaması

2. E-ticaret sitesinde stok bilgisi, sipariş bilg

isi ve müşteri bilgileri farklı mikroservislerde tutulur. Stok mikroservisinde ürün stoğu güncellendiğinde, sipariş mikroservisi bu güncellemeyi anında alamazsa, kullanıcıya stokta olmayan bir ürünü gösterme riski oluşur. Ayrıca, müşteri bilgilerinde yapılan değişiklikler tüm servisler arasında güncel değilse, bazı mikroservislerde eski müşteri bilgileri kalabilir.

1. Finansal Uygulama

2. Bir bankacılık uygulamasında hesap yönetimi servisi, işlem servisi ve kredi servisi gibi bağımsız mikroservisler olabilir. Hesap bilgilerinde yapılan bir güncelleme, işlem servisinde aynı anda güncellenmezse, hesapta görünmeyen bir bakiye ile işlem yapılabilir. Ayrıca, veri yedekleme süreçleri tutarlı değilse, bir veri kaybı durumunda hesap ve işlem servisleri arasında uyumsuzluk oluşabilir.

1. Sağlık Yönetim Sistemi

2. Bir sağlık sisteminde hasta yönetim servisi, randevu yönetim servisi ve reçete yönetim servisi gibi mikroservisler bulunabilir. Hasta bilgileri güncellendiğinde randevu yönetim servisi bu bilgileri hemen güncelleyemezse, eski bilgilerle randevu oluşturulabilir. Ayrıca, yedekleme süreçleri uyumsuz olduğunda bir veri kaybı durumunda hasta kayıtları ve randevu bilgileri arasında uyumsuzluk oluşabilir.

Sonuç

Tutarsız Veritabanı ve Veri Yedekleme Sorunları, mikroservis mimarisinde veri yönetimi süreçlerinin eksik planlanması durumunda ortaya çıkan önemli problemlerdir. Mikroservisler arasındaki bağımsız veri yönetimi ilkesi doğru uygulandığında bu tür sorunların önüne geçilebilir. Olay tabanlı iletişim, merkezi yedekleme politikaları, uyumlu yedekleme süreçleri ve düzenli veri güncellemeleri, veri tutarlılığı ve yedekleme sorunlarını minimize eder. Bu şekilde mikroservis mimarisinin sağladığı bağımsızlık, esneklik ve ölçeklenebilirlik avantajlarından tam anlamıyla yararlanılabilir.

Yüksek Bağımlılık ve Bağlam Kayması

Mikroservis mimarisinde, her bir mikroservisin bağımsız olarak çalışabilmesi ve tek bir işlevden sorumlu olması temel bir prensiptir. Ancak,  Yüksek Bağımlılık  ve  Bağlam Kayması  olarak adlandırılan iki önemli anti-pattern, bu bağımsızlığı ve modüler yapıyı tehlikeye sokabilir. Bu durumlar, mikroservisler arasındaki bağımlılıkları artırır ve işlevlerin net bir şekilde ayrılamaması gibi sorunlara yol açar.

Yüksek Bağımlılık

Tanım:

Yüksek bağımlılık, bir mikroservisin diğer mikroservislerle aşırı derecede ilişki içinde olması durumudur. Bu durumda, bir mikroservisin düzgün çalışabilmesi için birçok başka mikroservise ihtiyaç duyması, bağımsızlık ve esneklik gibi mikroservis mimarisinin temel avantajlarını kaybettirir. Yüksek bağımlılık, bir mikroserviste yapılan değişikliklerin diğer mikroservisleri doğrudan etkilediği ve sistemin karmaşık hale geldiği bir duruma yol açar.

Yüksek Bağımlılığın Nedenleri

1. Yanlış Mikroservis Tasarımı

2. Mikroservislerin işlevlerinin doğru bir şekilde ayrılmaması, mikroservislerin aynı veri veya iş akışı üzerinde çalışmasına neden olabilir. Bu da mikroservisler arasında fazla sayıda çağrı yapılmasını gerektirir.

1. Veri Paylaşımı İhtiyacı

2. Mikroservisler arasında veri paylaşımı ihtiyacı doğduğunda, mikroservislerin sürekli olarak birbirinden veri talep etmesi bağımlılığı artırır.

1. Monolitik Düşünce Yapısının Sürdürülmesi

2. Mikroservis mimarisine geçilmesine rağmen, monolitik yapıdaki iş akışlarının küçük parçalar halinde bağımsızlaştırılmaması, yüksek bağımlılığa yol açar.

1. Ortak Veritabanı Kullanımı

2. Mikroservislerin aynı veritabanını paylaşması, bir mikroservisin veri güncellemeleri diğer mikroservisleri etkilediğinden yüksek bağımlılığa yol açar.

Yüksek Bağımlılığın Sonuçları

• Bağımsız Dağıtım Zorluğu

• Bir mikroservisin güncellenmesi, diğer bağımlı mikroservislerin de güncellenmesini gerektirir. Bu nedenle, bağımsız dağıtım zorlaşır ve mikroservis mimarisinin temel avantajlarından biri kaybolur.

• Performans Sorunları

• Mikroservislerin sürekli olarak birbirine veri veya iş akışı için çağrı yapması, ağ trafiğini artırır ve performans sorunlarına yol açar.

• Karmaşık Hata Yönetimi

• Yüksek bağımlılık nedeniyle, bir mikroserviste oluşan hata diğer mikroservisleri de etkileyebilir. Hangi mikroservisin hatadan etkilendiğini bulmak zorlaşır.

• Sistem Bakımı Zorlaşır

• Mikroservisler arasındaki yüksek bağımlılık, bakım süreçlerini karmaşık hale getirir. Bir mikroservisin işlevini değiştirmek, diğer mikroservisleri de güncellemeyi gerektirir.

Yüksek Bağımlılıktan Kaçınma Yolları

1. Doğru Mikroservis Tasarımı

2. Mikroservislerin sorumluluk alanlarını doğru belirleyerek her birinin yalnızca tek bir işlevden sorumlu olmasını sağlayın. Her mikroservisin bağımsız veri ve iş mantığını koruyarak, bağımlılıkları minimuma indirin.

1. Olay Tabanlı İletişim Kullanın

2. Mikroservisler arasında sıkı bir ilişki kurmak yerine, olay tabanlı iletişim ile bağımsız bir yapı oluşturun. Mikroservisler birbirine doğrudan veri göndermek yerine olay tabanlı veri iletimi yapabilir.

1. API Sözleşmeleri ve Geriye Dönük Uyumluluk

2. Mikroservisler arası iletişimde API sözleşmeleri kullanarak geriye dönük uyumluluğu sağlayın. Bu, bir mikroserviste yapılan güncellemenin diğerlerini etkilemesini önler.

1. Ortak Veritabanı Kullanmaktan Kaçının

2. Her mikroservisin kendi veri deposuna sahip olmasını sağlayarak, mikroservislerin veritabanı üzerinden birbirine bağımlı hale gelmesini önleyin.

————————

Bağlam Kayması (Context Bleeding)

Tanım:

Bağlam kayması, bir mikroservisin kendi işlevi dışındaki sorumluluklara müdahil olması durumudur. Mikroservislerin, sorumluluk alanlarını doğru şekilde ayrıştıramaması ve belirli bir işlevden fazlasını üstlenmesi, bağlam kaymasına yol açar. Bu durum, bir mikroservisin başka bir mikroservisin görev alanına girmesi veya bağımsız bir şekilde çalışamaması ile sonuçlanır.

Bağlam Kaymasının Nedenleri

1. Yetersiz İşlevsel Ayrım

2. Mikroservislerin işlevsel sınırları belirlenmediğinde, her mikroservis kendi işlevinden fazlasını üstlenmeye çalışır. Bu da bağlam kaymasına yol açar.

1. Birden Fazla Sorumluluğun Aynı Mikroserviste Toplanması

2. Mikroservislerin tek bir sorumluluk yerine birden fazla işlevi üstlenmesi, bağlamların birbirine girmesine neden olur.

1. Ekipler Arası İletişim Eksikliği

2. Mikroservislerin sorumluluk alanları belirlenirken ekipler arasında yeterli iletişim kurulmadığında, bazı mikroservislerin görev alanları çakışabilir.

1. Yanlış Entegrasyon ve Veri Paylaşımı

2. Mikroservislerin, kendi işlevlerinden bağımsız olarak başka mikroservislerin verilerine veya iş akışlarına müdahil olması bağlam kaymasına neden olabilir.

Bağlam Kaymasının Sonuçları

• Karmaşık Yapı

• Mikroservisler, birbiriyle iç içe geçmiş işlevler yürüttüğünden, sistem karmaşık ve zor yönetilebilir hale gelir.

• Bağımsızlık Kaybı

• Bağlam kayması nedeniyle, mikroservisler bağımsız olarak çalışamaz ve sürekli birbirine ihtiyaç duyar hale gelir.

• Dağıtım ve Güncelleme Sorunları

• Bir mikroservisin, bağlam kayması nedeniyle başka bir mikroservise bağımlı olması, güncellemelerin bağımsız yapılamamasına neden olur.

• Hataların Çoğalması

• Bir mikroservis, kendi işlevi dışında işlemler yaptığında, hataların diğer mikroservislere de yansıması olasılığı artar.

Bağlam Kaymasından Kaçınma Yolları

1. Tek Sorumluluk İlkesi

2. Her bir mikroservisin yalnızca bir işlevi yerine getirmesini sağlayın. Mikroservislerin görevlerini belirlerken Tek Sorumluluk İlkesi’ni benimseyin.

1. Bağlamların Doğru Belirlenmesi

2. Mikroservislerin işlev alanlarını ve sınırlarını doğru belirleyerek, her mikroservisin belirli bir bağlamda çalışmasını sağlayın. Böylece her mikroservisin net bir sorumluluk alanı olur.

1. Düzenli Gözden Geçirme ve Yapılandırma

2. Mikroservis mimarisini düzenli olarak gözden geçirin ve bağlam kaymasına yol açabilecek durumları belirleyerek gerekli düzenlemeleri yapın.

1. Doğru Veri ve İş Akışı Yönetimi

2. Mikroservislerin birbirleriyle veri paylaşımını minimize edin. Her bir mikroservisin kendi iş akışını bağımsız olarak yönetmesini sağlayın.

————————

Yüksek Bağımlılık ve Bağlam Kaymasının Örnekleri

1. E-Ticaret Uygulaması

2. Bir e-ticaret uygulamasında, sipariş yönetim servisi ve envanter yönetim servisi arasında yüksek bağımlılık olabilir. Sipariş yönetim servisi, her sipariş oluşturulduğunda envanter servisine bağımlı hale gelirse, bağımsız çalışamaz ve yüksek bağımlılık ortaya çıkar. Aynı uygulamada, ödeme servisi sipariş bilgilerini doğrudan yönetmeye çalışırsa, bu bir bağlam kayması örneğidir; ödeme servisi yalnızca ödeme işlemlerinden sorumlu olmalıdır.

1. Finansal Hizmetler Uygulaması

2. Bir bankacılık uygulamasında hesap yönetim servisi ve kredi servisi arasındaki bağımlılık yüksek olabilir. Hesap yönetimi, kredi başvurularını takip etmek zorunda kalırsa, bağımsız çalışamaz. Ayrıca, kredi servisi müşteri bilgilerini doğrudan güncellemeye çalışırsa bağlam kayması yaşanır.

1. Sağlık Yönetim Sistemi

2. Hasta yönetim servisi ve randevu yönetim serv

isi arasında yüksek bağımlılık bulunabilir. Hasta yönetim servisi, her randevu oluşturulduğunda çağrılmak zorundaysa, bağımsız olarak çalışamaz. Aynı sistemde, tıbbi kayıt servisi randevu bilgilerini yönetmeye çalışırsa bağlam kayması yaşanır.

Yüksek Bağımlılık ve Bağlam Kayması Arasındaki Farklar

Özellik	Yüksek Bağımlılık	Bağlam Kayması
Temel Sorun	Mikroservislerin aşırı derecede ilişki içinde olması	Mikroservislerin birbirinin işlev alanına müdahale etmesi
Sonuçlar	Bağımsız dağıtım ve performans sorunları	Karmaşık yapı, bağımsızlık kaybı
Önleme Yöntemleri	Olay tabanlı iletişim, doğru tasarım	Tek sorumluluk ilkesi, doğru bağlam belirleme
Performansa Etkisi	Yüksek ağ trafiği ve işlem maliyeti	Karmaşık yapılar ve hataların yayılması

Sonuç

Yüksek Bağımlılık ve Bağlam Kayması, mikroservislerin bağımsızlık ve esneklik ilkelerine aykırı olan iki anti-pattern durumudur. Yüksek bağımlılık, mikroservislerin birbirine olan bağımlılığını artırarak bağımsız dağıtımı zorlaştırır ve performans sorunlarına yol açar. Bağlam kayması ise mikroservislerin sorumluluk alanlarının çakışmasına neden olarak karmaşık yapılar oluşturur. Bu anti-pattern'lerden kaçınmak için mikroservislerin görev ve işlev alanları net bir şekilde belirlenmeli, olay tabanlı iletişim tercih edilmeli ve Tek Sorumluluk İlkesi gibi prensipler benimsenmelidir.

Mikroservislerin Aşırı Bölümlenmesi

Mikroservislerin aşırı bölümlenmesi (Over-Segmentation of Microservices), her bir mikroservisin gereğinden fazla küçük işlevsel birimlere ayrılması durumudur. Bu anti-pattern, mikroservis mimarisinde her işlevin mümkün olduğunca küçük servisler halinde ayrılması gerektiği düşüncesinden kaynaklanır. Ancak, aşırı bölümlenme, mikroservislerin sayısını gereksiz yere artırarak sistemin karmaşıklığını artırır, bakımını zorlaştırır ve performans sorunlarına yol açar.

Aşırı Bölümlenmenin Temel Özellikleri

1. Gereksiz Küçük Servisler

2. Mikroservisler, yalnızca tek bir işlevi gerçekleştiren çok küçük birimlere ayrılır. Örneğin, kullanıcı yönetimi servisi, kullanıcı bilgilerini güncelleyen, profil fotoğrafını değiştiren ve şifreyi sıfırlayan ayrı mikroservisler halinde bölünür.

1. Yüksek Sayıda Mikroservis

2. Sistemde gereksiz derecede çok sayıda mikroservis oluşur. Her yeni işlev için ayrı bir mikroservis oluşturulması, mikroservislerin yönetimini zorlaştırır.

1. Artan İletişim ve Bağımlılık

2. Küçük birimlere ayrılan mikroservisler, birbirleriyle sürekli veri paylaşmak zorunda kalır ve bağımlılık ilişkileri artar. Bu durum, sistemdeki ağ trafiğini artırır ve sistemin performansını olumsuz etkiler.

1. Bağımsız Geliştirme ve Dağıtım Zorluğu

2. Aşırı bölümlenmiş mikroservisler arasında çok fazla bağımlılık olduğundan, bağımsız geliştirme ve dağıtım zorlaşır. Bir mikroserviste yapılan bir değişiklik, diğer mikroservisleri de etkileyebilir.

Aşırı Bölümlenmenin Nedenleri

1. Tek Sorumluluk İlkesi’nin Yanlış Anlaşılması

2. Tek Sorumluluk İlkesi'ni gereğinden fazla uygulayarak her küçük işlevin bağımsız bir mikroservis olarak ayrılması gerektiği düşünülür. Bu yanlış anlamadan dolayı mikroservis sayısı gereksiz yere artar.

1. Mikroservislerin Gereğinden Fazla Modülerleştirilmesi

2. Mikroservislerin her bir işlevi için ayrı bir modül oluşturma isteği, mikroservislerin aşırı bölümlenmesine yol açar.

1. Yazılım Geliştirme Ekibinin Aşırı Dikkatli Olması

2. Mikroservis mimarisinin sunduğu esneklikten maksimum faydalanma amacıyla, geliştirici ekipler her işlevi küçük birimlere ayırmaya çalışır. Ancak, bu aşırı dikkatli yaklaşım mikroservis sayısını gereksiz yere artırır.

1. Gelecekteki Genişleme Olasılıklarına Aşırı Odaklanma

2. Mikroservislerin genişletilebilir olması için her işlevin ayrı bir mikroservis olarak tasarlanması gerektiği düşünülür. Ancak, bu yaklaşım mikroservis sayısını artırır ve sistemin karmaşıklığını artırır.

Aşırı Bölümlenmenin Sonuçları

• Yönetim ve Bakım Zorluğu

• Mikroservislerin sayısı arttıkça, her bir mikroservisin yönetimi ve bakımı zorlaşır. Küçük bir değişiklik bile çok sayıda mikroservisi etkileyebilir ve bu durum yönetim süreçlerini karmaşık hale getirir.

• Artan İletişim Maliyetleri

• Aşırı bölümlenmiş mikroservisler sürekli olarak birbirleriyle veri paylaşmak zorundadır. Bu durum ağ trafiğini artırır ve iletişim maliyetlerini yükseltir.

• Performans Sorunları

• Mikroservisler arasındaki yüksek iletişim trafiği nedeniyle sistemin genel performansı olumsuz etkilenir. Bir mikroservisin bir işlemi gerçekleştirebilmesi için birden fazla mikroservisten veri alması gerekebilir ve bu da işlem sürelerini uzatır.

• Yavaşlayan Dağıtım Süreçleri

• Mikroservisler birbirine bağımlı hale geldiği için bağımsız dağıtım zorlaşır. Bir mikroserviste yapılan değişiklikler diğer mikroservisleri etkileyebilir ve dağıtım süreci karmaşık hale gelir.

• Karmaşık Hata Yönetimi

• Mikroservis sayısının fazla olması, hata yönetimini de zorlaştırır. Hangi mikroservisin sorumlu olduğunu belirlemek karmaşık hale gelir ve hataların giderilmesi daha fazla zaman alır.

Aşırı Bölümlenmeden Kaçınma Yolları

1. Mikroservis Sınırlarını İyi Belirleyin

2. Mikroservislerin sorumluluk alanlarını doğru belirleyerek her birinin yalnızca anlamlı ve bağımsız bir işlevden sorumlu olmasını sağlayın. Çok küçük işlevleri ayrı mikroservislere bölmekten kaçının.

1. İşlevsel Birimler Halinde Gruplama Yapın

2. İlgili işlevleri bir araya toplayarak daha büyük işlevsel birimler oluşturun. Örneğin, kullanıcı bilgilerini yönetme işlevlerini tek bir kullanıcı yönetim servisine dahil edin.

1. İşlem Akışını Optimize Edin

2. Mikroservislerin sürekli birbirleriyle iletişime geçmesini önlemek için iş akışlarını optimize edin. Her mikroservisin gerekli veriyi kendi bünyesinde tutmasını sağlayarak veri trafiğini azaltın.

1. Küçük Ama Anlamlı Mikroservisler Tasarlayın

2. Tek Sorumluluk İlkesi’ni uygularken aşırıya kaçmadan, her mikroservisin belirli ve anlamlı bir işlevi gerçekleştirmesini sağlayın. İşlevsel bütünlüğe sahip mikroservisler tasarlamak, bağımsız çalışmayı kolaylaştırır.

1. Ekiplerin Mikroservis Tasarımı Konusunda Eğitimli Olmasını Sağlayın

2. Mikroservislerin tasarımı sırasında doğru ilkelerin ve tasarım prensiplerinin uygulanabilmesi için ekiplerin eğitimli olmasını sağlayın. Yanlış mikroservis tasarımını önlemek için mikroservis mimarisi ilkelerinin doğru anlaşılması önemlidir.

————————

Aşırı Bölümlenme Örnekleri

1. E-Ticaret Uygulaması

2. Bir e-ticaret uygulamasında, sipariş yönetimi servisi gereksiz küçük mikroservislere ayrılabilir: sipariş oluşturma, sipariş durumu güncelleme ve sipariş iptal gibi her işlev ayrı bir mikroservis olarak tasarlanabilir. Bu durumda, bir sipariş işlemi sırasında birçok mikroservis arasında veri alışverişi yapılması gerekebilir, bu da yüksek ağ trafiğine ve karmaşık bir yapıya yol açar.

1. Kullanıcı Yönetim Sistemi

2. Kullanıcı bilgilerini yönetmek için, kullanıcı profili güncelleme, profil resmi değiştirme ve şifre sıfırlama gibi işlevlerin her birinin ayrı bir mikroservis olarak tasarlandığını düşünelim. Bu durumda, kullanıcıyla ilgili her güncelleme işlemi için birçok mikroservisin birbiriyle iletişime geçmesi gerekir ve bu da aşırı bölümlenmiş bir yapıya örnektir.

1. Finansal Hizmetler Uygulaması

2. Bir bankacılık sisteminde hesap yönetimi işlevinin aşırı küçük birimlere ayrıldığını düşünelim: hesap bilgilerini güncelleme, bakiye kontrolü ve işlem geçmişini gösterme gibi işlevlerin her birinin farklı mikroservislerde yer alması aşırı bölümlenmeye yol açar. Bu tür bir yapı, her bir bankacılık işleminin karmaşık bir mikroservis ağı içinde yürütülmesine neden olur.

————————

Aşırı Bölümlenme ile Nanoservices Anti-Pattern Arasındaki Farklar

Özellik	Aşırı Bölümlenme	Nanoservices
Temel Sorun	Mikroservislerin gereksiz küçük birimlere ayrılması	Her işlevin bir mikroservise bölünerek aşırı sayıda küçük servis oluşturulması
Sonuçları	Karmaşık yapı, artan ağ trafiği ve iletişim maliyeti	Fazla sayıda küçük servis, yönetim ve performans sorunları
Önleme Yöntemleri	İşlevsel birimler halinde gruplama, işlem akışı optimizasyonu	İşlevlerin anlamlı servisler halinde birleştirilmesi
Performansa Etkisi	Ağ trafiğinde artış, yavaşlayan dağıtım süreçleri	Performans düşüşü, yönetim zorluğu ve karmaşıklık

————————

Sonuç

Mikroservislerin aşırı bölümlenmesi, mikroservis mimarisinin sunduğu bağımsızlık ve ölçeklenebilirlik avantajlarını kaybetmeye yol açan bir anti-pattern’dir

Performans ve Güvenlik Kalıpları

Mikroservis mimarisi, dağıtık bir sistem yapısı sunarak uygulamaların esnek, ölçeklenebilir ve yönetilebilir olmasını sağlar. Ancak bu yapının getirdiği bazı zorluklar da vardır. Özellikle performans ve güvenlik konularında dikkatli olmak gerekmektedir.  Performans ve Güvenlik Kalıpları, mikroservislerin daha hızlı, güvenilir ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak için kullanılan tasarım kalıplarıdır.

Bu bölümde, mikroservis mimarisinde sıkça kullanılan performans ve güvenlik kalıplarını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz:

1. API Gateway (API Ağ Geçidi)

2. Service Mesh

3. Caching (Önbellekleme)

4. Rate Limiting ve Throttling

5. Authentication ve Authorization (Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme)

6. Distributed Tracing (Dağıtık İzleme)

7. Secure Communication (Güvenli İletişim)

8. Input Validation (Girdi Doğrulama)

9. Monitoring ve Logging (İzleme ve Günlük Kaydı Tutma)

10. Fault Injection Testing (Hata Enjeksiyon Testi)

————————

1. API Gateway (API Ağ Geçidi)

API Gateway, mikroservis mimarisinde istemci ile servisler arasındaki istekleri yönlendiren ve kontrol eden bir aracı katmandır. API Gateway, mikroservislerin doğrudan istemciye açılmasını engeller ve tek bir giriş noktası sağlar. Bu sayede güvenlik, yük dengeleme, istek yönlendirme, veri dönüşümü ve protokol çevirisi gibi işlemler merkezi bir şekilde yönetilebilir.

API Gateway'in Temel Özellikleri

• Tek Giriş Noktası:  Tüm istemci istekleri API Gateway üzerinden geçer, böylece sistemin dışa açılan yüzü kontrol altındadır.

• Güvenlik Yönetimi:  Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve SSL/TLS terminasyonu gibi güvenlik işlemleri merkezi olarak yönetilir.

• Yük Dengeleme ve Yönlendirme:  İstekler uygun mikroservislere yönlendirilir ve yük dengesi sağlanır.

• Protokol Dönüşümü:  API Gateway, istemcilerin kullandığı protokolleri (HTTP, WebSocket, gRPC vb.) mikroservislerin anladığı protokollere dönüştürebilir.

• Veri Toplama ve İzleme:  İstek ve yanıtlar hakkında veriler toplayarak izleme ve analiz işlemlerine katkı sağlar.

API Gateway Kullanımının Avantajları

• Güvenlik Artışı:  Merkezi bir noktada güvenlik politikaları uygulanabilir.

• Basitleştirilmiş İstemci Yapısı:  İstemciler, mikroservislerin iç yapısını bilmek zorunda kalmazlar.

• Versiyon Yönetimi:  Farklı API versiyonları kolayca yönetilebilir.

• Performans İyileştirmesi:  Önbellekleme ve sıkıştırma gibi işlemlerle performans artırılabilir.

API Gateway Kullanımının Dezavantajları

• Tek Hata Noktası (Single Point of Failure):  API Gateway'in çökmesi tüm sistemi etkileyebilir. Bu nedenle yüksek erişilebilirlik için yedekli yapılandırma gerektirir.

• Karmaşıklık Artışı:  API Gateway'in yapılandırılması ve yönetimi ek bir karmaşıklık katmanı ekler.

• Gecikme (Latency):  İsteklerin API Gateway üzerinden geçmesi, ek bir gecikmeye neden olabilir.

API Gateway ile İlgili Uygulama Örnekleri

• Netflix Zuul

• Amazon API Gateway

• Kong

• NGINX

————————

2. Service Mesh

Service Mesh, mikroservisler arasındaki iletişimi yöneten ve kontrol eden bir altyapıdır. Mikroservisler arasındaki ağ trafiğini yönetmek, güvenliği sağlamak ve izleme yapmak için kullanılır. Service Mesh, uygulama kodundan bağımsız olarak çalışır ve genellikle sidecar proxy (yan araç proxy) modelini kullanır.

Service Mesh'in Temel Özellikleri

• Ağ İletişimi Yönetimi:  Mikroservisler arasındaki trafiği yönetir ve yönlendirir.

• Güvenlik Politikaları:  TLS şifrelemesi, kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini uygular.

• İzleme ve Gözlemleme:  Trafik verilerini toplayarak izleme ve analiz imkanı sunar.

• Kural Tabanlı Yönlendirme:  Trafiği belirli kurallara göre yönlendirebilir (örneğin, versiyona veya yük durumuna göre).

Service Mesh Kullanımının Avantajları

• Merkezi Yönetim:  Ağ trafiği ve güvenlik politikaları merkezi olarak yönetilir.

• Uygulama Kodundan Bağımsızlık:  Geliştiriciler, güvenlik ve iletişim yönetimiyle uğraşmak zorunda kalmazlar.

• Esneklik ve Kontrol:  Trafik yönetimi ve politikalar kolayca güncellenebilir.

Service Mesh Kullanımının Dezavantajları

• Karmaşıklık ve Ek Yük:  Service Mesh'in kurulumu ve yönetimi karmaşık olabilir ve sistem kaynaklarını tüketir.

• Öğrenme Eğrisi:  Ekiplerin Service Mesh teknolojilerini öğrenmesi zaman alabilir.

Service Mesh Çözümleri

• Istio

• Linkerd

• Consul Connect

• AWS App Mesh

————————

3. Caching (Önbellekleme)

Caching, sık kullanılan verilerin veya sonuçların geçici olarak saklanmasıdır. Mikroservis mimarisinde önbellekleme, performansı artırmak ve yanıt sürelerini azaltmak için kritik bir rol oynar.

Önbelleklemenin Temel Türleri

1. İstemci Tarafı Önbellekleme:  İstemciler, sık kullanılan verileri kendi taraflarında saklarlar.

2. Sunucu Tarafı Önbellekleme:  Mikroservisler, sık kullanılan verileri kendi belleklerinde veya bir önbellek sunucusunda saklar.

3. Dağıtılmış Önbellekleme:  Birden fazla sunucu arasında paylaşılan bir önbellek sistemi kullanılır (örneğin, Redis veya Memcached).

Önbelleklemenin Avantajları

• Performans Artışı:  Sık kullanılan verilere hızlı erişim sağlar.

• Azaltılmış Ağ Trafiği:  İstek sayısını ve veri aktarımını azaltır.

• Daha İyi Kullanıcı Deneyimi:  Daha hızlı yanıt süreleri, kullanıcı memnuniyetini artırır.

Önbelleklemenin Dezavantajları

• Veri Tutarlılığı Sorunları:  Önbellekteki veriler güncel olmayabilir, bu da tutarsızlıklara yol açabilir.

• Ek Karmaşıklık:  Önbellek yönetimi ve geçerlilik süreleri ek karmaşıklık katar.

• Bellek Kullanımı:  Önbellekleme, sistem belleğinin daha fazla kullanılmasına neden olabilir.

Önbellekleme Stratejileri

• Time-to-Live (TTL):  Önbellekteki verilerin ne kadar süreyle saklanacağını belirler.

• Lazy Loading:  Veri, sadece ihtiyaç duyulduğunda önbelleğe alınır.

• Write-Through Cache:  Veri hem önbelleğe hem de kalıcı depolamaya aynı anda yazılır.

• Cache Eviction Policies:  Önbellekten hangi verilerin ne zaman çıkarılacağını belirler (örneğin, LRU - Least Recently Used).

————————

4. Rate Limiting ve Throttling

Rate Limiting (Hız Sınırlandırma)  ve  Throttling (Kısıtlama), bir servisin belirli bir zaman diliminde alabileceği maksimum istek sayısını sınırlayarak sistemin aşırı yüklenmesini önler.

Rate Limiting ve Throttling'in Amaçları

• Sistemi Koruma:  Ani trafik artışlarına karşı mikroservisleri ve genel sistemi korur.

• Adil Kaynak Dağılımı:  Tüm kullanıcıların ve istemcilerin adil bir şekilde hizmet almasını sağlar.

• Güvenlik:  Kötü niyetli istekleri ve DDoS saldırılarını engellemeye yardımcı olur.

Uygulama Yöntemleri

• API Gateway Üzerinden:  Rate limiting genellikle API Gateway seviyesinde uygulanır.

• Mikroservis İçinde:  Mikroservisin kendisi gelen istekleri sınırlandırabilir.

• Dağıtılmış Rate Limiting:  Birden fazla sunucu arasında koordineli bir şekilde rate limiting uygulanır.

Rate Limiting Algoritmaları

• Fixed Window Counter:  Belirli bir zaman penceresi içinde istek sayısını sayar.

• Sliding Log:  Her isteği bir listeye kaydeder ve dinamik zaman pencereleri kullanır.

• Token Bucket:  İsteklerin belirli bir oranda kabul edilmesini sağlar, istekler için "token" kullanır.

• Leaky Bucket:  İsteklerin sabit bir hızda işlenmesini sağlar, fazla istekleri sıraya alır veya reddeder.

————————

5. Authentication ve Authorization (Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme)

Mikroservis mimarisinde güvenlik, sistemin güvenilir ve yetkisiz erişimlere karşı korunaklı olmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir.  Authentication (Kimlik Doğrulama), kullanıcı veya istemcinin kim olduğunu doğrularken,  Authorization (Yetkilendirme), doğrulanan kullanıcının hangi kaynaklara veya işlemlere erişebileceğini belirler.

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme Yöntemleri

1. JSON Web Tokens (JWT):  Kullanıcı bilgilerini içeren imzalı bir token kullanarak kimlik doğrulama ve yetkilendirme sağlar.

2. OAuth 2.0:  Üçüncü taraf uygulamalara, kullanıcı kaynaklarına erişim izni vermek için kullanılan bir protokol.

3. API Anahtarları:  Her istemciye özel bir anahtar vererek kimlik doğrulama sağlar.

4. SAML (Security Assertion Markup Language):  XML tabanlı bir kimlik doğrulama ve yetkilendirme standardı.

Merkezi ve Dağıtılmış Kimlik Doğrulama

• Merkezi Kimlik Doğrulama:  API Gateway veya bir kimlik sağlayıcı üzerinden tüm istekler için merkezi kimlik doğrulama yapılır.

• Dağıtılmış Kimlik Doğrulama:  Her mikroservis kendi kimlik doğrulama işlemini gerçekleştirir.

Güvenlik En İyi Uygulamaları

• Parola Saklama Politikaları:  Parolalar asla düz metin olarak saklanmamalı, güçlü şifreleme ve hashing algoritmaları kullanılmalıdır.

• Güvenli İletişim:  TLS/SSL kullanarak verilerin güvenli bir şekilde iletilmesini sağlayın.

• Rol Tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC):  Kullanıcıların rollerine göre yetkilendirme yapın.

• İki Faktörlü Kimlik Doğrulama (2FA):  Ek güvenlik katmanı için iki faktörlü kimlik doğrulama yöntemlerini uygulayın.

————————

6. Distributed Tracing (Dağıtık İzleme)

Mikroservis mimarisinde bir istek genellikle birçok mikroservis üzerinden geçer.  Distributed Tracing, bu isteklerin izlenmesini ve performansın analiz edilmesini sağlar.

Distributed Tracing'in Temel Bileşenleri

• Trace (İz):  Bir işlemin başlangıcından sonuna kadar olan tüm aşamalarını kapsar.

• Span (Aralık):  İz içindeki tek bir işlem veya mikroservis çağrısı.

• Metadata (Meta Veriler):  Her span için süre, hatalar ve diğer detaylar gibi veriler.

Distributed Tracing Araçları

• Zipkin:  Açık kaynak kodlu bir dağıtık izleme sistemi.

• Jaeger:  CNCF tarafından desteklenen, yüksek performanslı bir dağıtık izleme çözümü.

• OpenTelemetry:  Standartlaştırılmış bir izleme ve ölçümleme çerçevesi.

Avantajları

• Performans Analizi:  Sistem genelindeki gecikme ve performans sorunlarını tespit etmeye yardımcı olur.

• Hata Ayıklama:  Hata oluşan noktaları hızlıca belirlemeyi sağlar.

• Karmaşıklığın Yönetimi:  Mikroservisler arasındaki etkileşimleri görselleştirerek sistemi daha iyi anlamayı sağlar.

————————

7. Secure Communication (Güvenli İletişim)

Mikroservisler arasındaki iletişim, potansiyel saldırılara karşı korunmalıdır.  Secure Communication, verilerin iletimi sırasında gizlilik ve bütünlüğünün korunmasını sağlar.

Güvenli İletişim Yöntemleri

• TLS/SSL Şifrelemesi:  Mikroservisler arasındaki iletişimi şifreleyerek verilerin gizliliğini sağlar.

• Mutual TLS (mTLS):  Hem istemci hem de sunucunun birbirini doğruladığı çift yönlü TLS iletişimi.

• VPN Kullanımı:  Mikroservisler arasındaki iletişimi özel bir ağ üzerinden gerçekleştirir.

Güvenli İletişimin Avantajları

• Veri Gizliliği:  Verilerin üçüncü taraflarca okunmasını engeller.

• Veri Bütünlüğü:  Verilerin iletim sırasında değiştirilmediğinden emin olunmasını sağlar.

• Kimlik Doğrulama:  İletişim kuran tarafların kimliklerini doğrular.

————————

8. Input Validation (Girdi Doğrulama)

Input Validation, mikroservislerin aldığı verilerin doğruluğunu ve güvenliğini kontrol eder. Bu, güvenlik açıklarını engellemek ve veri bütünlüğünü sağlamak için kritik bir adımdır.

Girdi Doğrulama Teknikleri

• Sunucu Taraflı Doğrulama:  Tüm gelen veriler sunucu tarafında doğrulanmalıdır.

• Beyaz Liste Yaklaşımı:  Sadece beklenen ve güvenli değerlerin kabul edilmesi.

• Veri Tipi Kontrolü:  Gelen verilerin beklenen veri tipinde olduğunun kontrolü.

• Regex ile Doğrulama:  Giriş verilerinin belirli bir desen veya formatta olup olmadığını kontrol etmek.

Güvenlik Tehditleri

• SQL Injection:  Zararlı SQL ifadelerinin çalıştırılması.

• Cross-Site Scripting (XSS):  Zararlı kodların istemci tarafında çalıştırılması.

• Command Injection:  Sistem komutlarının yetkisiz bir şekilde çalıştırılması.

————————

9. Monitoring ve Logging (İzleme ve Günlük Kaydı Tutma)

Mikroservis mimarisinde, sistemin sağlığını ve performansını izlemek, sorunları tespit etmek için  Monitoring (İzleme)  ve  Logging (Günlük Kaydı Tutma)  kritik öneme sahiptir.

İzleme ve Günlük Kaydı Bileşenleri

• Metrikler:  CPU kullanımı, bellek kullanımı, yanıt süreleri gibi performans verileri.

• Loglar:  Sistem olayları, hatalar ve önemli işlemlerin kayıtları.

• Uyarılar (Alerts):  Anormal durumlarda ekipleri bilgilendiren uyarılar.

İzleme ve Loglama Araçları

• Prometheus:  Açık kaynak kodlu bir izleme ve uyarı sistemi.

• Grafana:  Metriklerin görselleştirilmesi için kullanılan bir platform.

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana):  Logların toplanması, analizi ve görselleştirilmesi için kullanılan bir araç seti.

• Splunk, Datadog, New Relic:  Ticari izleme ve loglama çözümleri.

En İyi Uygulamalar

• Merkezi Loglama:  Tüm mikroservislerin loglarını merkezi bir yerde toplayarak analiz etmek.

• Otomatik Uyarılar:  Önceden belirlenen eşik değerlerin aşılması durumunda otomatik uyarılar oluşturmak.

• Log Seviyelendirme:  Farklı önem derecelerine sahip log seviyeleri kullanmak (DEBUG, INFO, WARN, ERROR).

————————

10. Fault Injection Testing (Hata Enjeksiyon Testi)

Fault Injection Testing, sistemin hata koşullarında nasıl davrandığını test etmek için yapay hataların oluşturulmasıdır. Bu testler, sistemin dayanıklılığını ve hata toleransını ölçmeye yardımcı olur.

Hata Enjeksiyon Teknikleri

• Latency Injection:  Sistemde gecikmeler oluşturarak performansı test etmek.

• Error Injection:  Mikroservislerin beklenmedik hatalar üretmesini sağlamak.

• Resource Constraints:  Sistem kaynaklarını sınırlayarak (CPU, bellek) sistemin tepkisini gözlemlemek.

• Network Failures:  Ağ bağlantılarında kesintiler veya paket kayıpları oluşturarak iletişim hatalarını test etmek.

Hata Enjeksiyon Araçları

• Chaos Monkey:  Netflix tarafından geliştirilen ve rastgele sistem bileşenlerini devre dışı bırakan bir araç.

• Gremlin:  Hata enjeksiyonu ve dayanıklılık testleri için kullanılan bir platform.

• Toxiproxy:  Ağ koşullarını simüle etmek için kullanılan bir proxy aracı.

Avantajları

• Dayanıklılık Artışı:  Sistem hatalara karşı daha dayanıklı hale gelir.

• Sorunların Erken Tespiti:  Potansiyel zayıflıklar ve sorunlar önceden belirlenir.

• Kullanıcı Deneyimini İyileştirme:  Hataların gerçek kullanıcıları etkilemeden önce tespit edilmesiyle kullanıcı deneyimi korunur.

————————

Sonuç

Performans ve Güvenlik Kalıpları, mikroservis mimarisinin karmaşıklığını yönetmek, sistemin güvenilir ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. API Gateway, Service Mesh, önbellekleme, rate limiting ve kimlik doğrulama gibi kalıplar, mikroservislerin performansını ve güvenliğini artırır. Aynı zamanda, dağıtık izleme, izleme ve loglama, hata enjeksiyon testleri gibi yaklaşımlar, sistemin sağlığını ve dayanıklılığını izlemek için gereklidir. Bu kalıpların doğru bir şekilde uygulanması, mikroservis tabanlı uygulamaların başarılı ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

Yük Dengeleme ve Ölçeklendirme

Mikroservis mimarisinde,  Yük Dengeleme  ve  Ölçeklendirme, sistemin performansını, dayanıklılığını ve kullanılabilirliğini artırmak için kritik öneme sahip iki temel kavramdır. Mikroservisler, küçük ve bağımsız birimler olarak tasarlandığından, bu birimlerin etkin bir şekilde yönetilmesi ve optimize edilmesi gerekmektedir. Yük dengeleme ve ölçeklendirme, sistemin artan taleplere yanıt verebilmesini ve kesintisiz hizmet sunabilmesini sağlar.

Yük Dengeleme (Load Balancing)

Tanım:

Yük dengeleme, gelen isteklerin birden fazla sunucu veya servis örneği arasında dağıtılarak, sistemin performansının ve kullanılabilirliğinin optimize edilmesini sağlayan bir tekniktir. Bu sayede, tek bir sunucuya aşırı yük binmesi engellenir ve sistem daha esnek hale gelir.

Yük Dengelemenin Önemi

• Performans Artışı:  İsteklerin dengeli dağıtılması, her bir servis örneğinin optimal performansta çalışmasını sağlar.

• Yüksek Erişilebilirlik:  Eğer bir servis örneği devre dışı kalırsa, yük dengeleyici istekleri diğer sağlıklı servis örneklerine yönlendirir.

• Esneklik ve Ölçeklenebilirlik:  Yeni servis örnekleri eklenebilir veya kaldırılabilir ve yük dengeleyici otomatik olarak bu değişikliklere uyum sağlar.

Yük Dengeleme Türleri

• İstemci Taraflı Yük Dengeleme:

• • İstemciler, servis örneklerinin listesini bilir ve isteklerini doğrudan servis örnekleri arasında dağıtır.

  • Örnek: Netflix Ribbon kütüphanesi.

• Sunucu Taraflı Yük Dengeleme:

• • Bir yük dengeleyici, istemci ve servisler arasında aracı olarak çalışır ve gelen istekleri uygun servis örneklerine yönlendirir.

  • Örnek: NGINX, HAProxy.

• DNS Tabanlı Yük Dengeleme:

• • DNS sunucusu, aynı alan adına sahip birden fazla IP adresi döndürerek yük dengeleme yapar.

  • Daha basit ancak dinamik ölçeklendirmeye uygun değildir.

Yük Dengeleme Algoritmaları

• Round Robin:  İstekler sırayla servis örneklerine dağıtılır.

• Least Connections:  En az aktif bağlantıya sahip servis örneğine istek yönlendirilir.

• IP Hash:  İstemcinin IP adresine göre istek belirli bir servis örneğine yönlendirilir.

• Weighted Round Robin:  Servis örneklerine ağırlıklar atanır ve istekler bu ağırlıklara göre dağıtılır.

• Consistent Hashing:  İstemciler ve servis örnekleri arasında tutarlı bir eşleme sağlanır.

Yük Dengeleme Araçları

• NGINX:  Popüler bir HTTP sunucusu ve yük dengeleyici.

• HAProxy:  Yüksek performanslı bir TCP/HTTP yük dengeleyici.

• Envoy:  Dinamik servis keşfi ve yük dengeleme özellikleri sunar.

• Kubernetes Service:  Kubernetes üzerinde servisler için dahili yük dengeleme sağlar.

• AWS Elastic Load Balancer:  AWS üzerinde yük dengeleme hizmeti.

• Azure Load Balancer:  Azure platformunda yük dengeleme hizmeti.

En İyi Uygulamalar

• Sağlık Kontrolleri (Health Checks):  Servis örneklerinin sağlığını izleyerek, arızalı örneklerin yük dengelemeden çıkarılmasını sağlar.

• SSL/TLS Terminasyonu:  Güvenli iletişimi yük dengeleyici üzerinde sonlandırarak, arka uç servislerin yükünü azaltır.

• Oturum Yapışkanlığı (Sticky Sessions):  İstemci isteklerinin aynı servis örneğine yönlendirilmesini sağlar, oturum verilerinin korunması için kullanılır.

Ölçeklendirme (Scaling)

Tanım:

Ölçeklendirme, sistemin artan yük ve taleplere yanıt verebilmesi için kaynaklarının artırılması işlemidir. Mikroservislerde ölçeklendirme, servislerin performansını ve dayanıklılığını korumak için kritik öneme sahiptir.

Ölçeklendirme Türleri

• Dikey Ölçeklendirme (Vertical Scaling):

• • Mevcut sunucunun donanım kaynaklarını (CPU, RAM vb.) artırarak kapasiteyi artırma.

  • Donanım limitleri nedeniyle sınırlıdır ve genellikle daha maliyetlidir.

• Yatay Ölçeklendirme (Horizontal Scaling):

• • Ek servis örnekleri ekleyerek kapasiteyi artırma.

  • Mikroservis mimarisinde daha yaygın ve esnektir.

Mikroservislerde Ölçeklendirme

• Bireysel Servislerin Ölçeklendirilmesi:

• • Her bir mikroservis, kendi yüküne ve performans gereksinimlerine göre bağımsız olarak ölçeklendirilebilir.

• Otomatik Ölçeklendirme:

• • Sistem metriklerine (CPU kullanımı, istek sayısı vb.) göre otomatik olarak ölçeklendirme yapılır.

Ölçeklendirme Stratejileri

• Durumsuz Servisler (Stateless Services):

• • Servislerin durum bilgisini tutmaması, yeni servis örneklerinin kolayca eklenmesini sağlar.

• Containerization:

• • Docker ve Kubernetes gibi teknolojilerle servislerin konteyner içinde çalıştırılması, dağıtımı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

• Servis Replikasyonu:

• • Aynı servis örneklerinin birden fazla kopyası çalıştırılarak yük paylaşımı yapılır.

Ölçeklendirme Araçları

• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler:

• • Kubernetes üzerinde çalışan uygulamaların otomatik ölçeklendirilmesini sağlar.

• AWS Auto Scaling:

• • AWS üzerinde kaynakların otomatik olarak ölçeklendirilmesini yönetir.

• Azure Autoscale:

• • Azure platformunda uygulamaların otomatik ölçeklendirilmesini sağlar.

• Docker Swarm:

• • Docker konteynerlerinin yönetimi ve ölçeklendirilmesi için kullanılabilir.

Ölçeklendirme Sırasındaki Zorluklar

• Durum Yönetimi:

• • Durum bilgisi tutan servislerin ölçeklendirilmesi daha karmaşıktır; verilerin tutarlılığını sağlamak gerekir.

• Veri Tutarlılığı:

• • Veri replikasyonu ve senkronizasyonu sırasında tutarlılığı korumak önemlidir.

• Ağ Tıkanıklıkları:

• • Ölçeklendirme sırasında ağ trafiği artabilir; ağ altyapısının bu yükü kaldırabilecek şekilde tasarlanması gerekir.

Yük Dengeleme ve Ölçeklendirme Arasındaki İlişki

Yük dengeleme ve ölçeklendirme, birlikte çalışarak sistemin yüksek performans ve erişilebilirlik hedeflerine ulaşmasını sağlar.

• Yük Dengeleme ile Ölçeklendirme Desteklenir:

• • Yeni eklenen servis örnekleri yük dengeleyici tarafından otomatik olarak algılanır ve istekler bu örneklere yönlendirilir.

• Yüksek Erişilebilirlik:

• • Hem yük dengeleme hem de ölçeklendirme, sistemin kesintisiz hizmet vermesini ve hatalara karşı dayanıklı olmasını sağlar.

En İyi Uygulamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

• İzleme ve Ölçümleme:

• • Sistem performansının sürekli izlenmesi, ölçeklendirme kararlarının doğru alınmasını sağlar.

• Otomasyon:

• • Otomatik ölçeklendirme ve yük dengeleme, insan müdahalesini azaltır ve sistemin hızlı tepki vermesini sağlar.

• Maliyet Optimizasyonu:

• • Kaynak kullanımının optimize edilmesi, gereksiz maliyetlerin önüne geçer.

• Güvenlik ve Erişim Kontrolleri:

• • Yük dengeleyici ve ölçeklendirme araçlarının doğru yapılandırılması, güvenlik açıklarını önler.

Sonuç

Yük dengeleme ve ölçeklendirme, mikroservis mimarisinde performans, esneklik ve dayanıklılık açısından kritik öneme sahip kavramlardır. Doğru uygulandıklarında, sistemin artan taleplere sorunsuz bir şekilde yanıt vermesini ve kesintisiz hizmet sunmasını sağlarlar. Mikroservislerin bağımsız olarak ölçeklendirilebilmesi ve isteklerin dengeli bir şekilde dağıtılması, kullanıcı deneyimini iyileştirir ve sistemin genel verimliliğini artırır.

Güvenlik Katmanları ve Uygulamalar

Mikroservis mimarisi, uygulamaların esnek, ölçeklenebilir ve yönetilebilir olmasını sağlayan bir yapı sunar. Ancak bu dağıtık yapı, güvenlik açısından da bazı zorlukları beraberinde getirir. Mikroservislerin birden fazla bileşene ayrılması, saldırı yüzeyini genişletir ve her bileşenin güvenliğinin ayrı ayrı sağlanmasını gerektirir.  Güvenlik Katmanları ve Uygulamalar, mikroservis mimarisinde güvenliğin sağlanması için kullanılan stratejileri, teknikleri ve araçları ifade eder.

Bu bölümde, mikroservislerde güvenliğin nasıl sağlanabileceğini ve hangi katmanlarda hangi uygulamaların kullanılabileceğini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz:

Güvenlik Katmanları

• Ağ Güvenliği

  • Ağ trafiğinin güvenliğini sağlar.

  • Güvenlik duvarları, sanal özel ağlar (VPN), güvenli protokoller (TLS/SSL) gibi teknikler kullanılır.

• Servis Güvenliği

  • Mikroservisler arasındaki iletişimin güvenliğini sağlar.

  • Hizmetler arası kimlik doğrulama, yetkilendirme ve güvenli iletişim protokolleri kullanılır.

• Uygulama Güvenliği

  • Uygulama seviyesinde güvenlik kontrollerini içerir.

  • Girdi doğrulama, hata yönetimi, güvenli kodlama uygulamaları gibi konuları kapsar.

• Veri Güvenliği

  • Verinin saklanması ve iletilmesi sırasında gizliliğinin ve bütünlüğünün korunmasını sağlar.

  • Veri şifreleme, erişim kontrolleri, veri anonimleştirme teknikleri kullanılır.

• Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM)

  • Kullanıcıların ve servislerin kimliklerinin doğrulanması ve erişim yetkilerinin yönetilmesini içerir.

  • Tek oturum açma (SSO), çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA), rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) gibi uygulamalar kullanılır.

• Denetim ve İzleme

  • Güvenlik olaylarının izlenmesi, logların tutulması ve analiz edilmesini içerir.

  • Güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemleri kullanılır.

Güvenlik Uygulamaları ve Teknikleri

1. Ağ Güvenliği

• Güvenlik Duvarları ve Ağ Bölümlendirme

  • Mikroservislerin bulunduğu ağın dışarıdan gelecek saldırılara karşı korunması için güvenlik duvarları kullanılır.

  • Ağ segmentasyonu ile farklı mikroservislerin ve bileşenlerin ayrı ağ bölgelerinde çalışması sağlanır.

• TLS/SSL Şifrelemesi

  • Mikroservisler arasındaki iletişimin şifrelenmesi için TLS/SSL protokolleri kullanılır.

  • Bu sayede, ağ üzerinden iletilen verilerin gizliliği ve bütünlüğü korunur.

• Sanal Özel Ağlar (VPN)

  • Mikroservislerin güvenli bir şekilde iletişim kurabilmesi için VPN teknolojileri kullanılabilir.

  • Özellikle bulut ortamlarında, farklı veri merkezleri arasında güvenli bağlantı sağlamak için kullanılır.

2. Servis Güvenliği

• Hizmetler Arası Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

  • Mikroservislerin birbirleriyle iletişim kurarken kimliklerini doğrulamaları ve yetkilerinin kontrol edilmesi gerekir.

  • Mutual TLS (mTLS)  kullanılarak çift yönlü kimlik doğrulama sağlanabilir.

• API Güvenliği

  • Mikroservislerin sunduğu API'lerin güvenliği için API anahtarları, OAuth 2.0, JWT gibi yöntemler kullanılır.

  • API gateway üzerinden gelen isteklerin kimlik doğrulaması ve yetkilendirmesi yapılır.

• Servis Mesh Kullanımı

  • Istio,  Linkerd  gibi servis mesh çözümleri kullanılarak mikroservisler arasındaki iletişim güvenli hale getirilir.

  • Servis mesh, güvenlik politikalarının merkezi olarak yönetilmesini ve uygulanmasını sağlar.

3. Uygulama Güvenliği

• Güvenli Kodlama Uygulamaları

  • Yazılım geliştirme sürecinde güvenlik odaklı kodlama standartları ve en iyi uygulamalar benimsenir.

  • OWASP Top 10  gibi rehberler takip edilir.

• Girdi Doğrulama ve Sanitizasyon

  • Kullanıcıdan veya dış sistemlerden gelen verilerin doğrulanması ve zararlı içeriklerden arındırılması sağlanır.

  • SQL injection, XSS gibi saldırılara karşı önlem alınır.

• Hata ve İstisna Yönetimi

  • Hataların ve istisnaların güvenli bir şekilde ele alınması ve hassas bilgilerin sızdırılmaması sağlanır.

  • Kullanıcıya gösterilen hata mesajlarında sistem hakkında detaylı bilgi verilmez.

4. Veri Güvenliği

• Veri Şifreleme

  • Veritabanlarında ve dosya sistemlerinde saklanan hassas verilerin şifrelenmesi sağlanır.

  • AES, RSA gibi güçlü şifreleme algoritmaları kullanılır.

• Erişim Kontrolleri

  • Verilere erişim yetkilerinin rol tabanlı veya ilke tabanlı olarak yönetilmesi sağlanır.

  • Sadece yetkili kullanıcıların ve servislerin verilere erişebilmesi için güvenlik politikaları uygulanır.

• Veri Maskeleme ve Anonimleştirme

  • Hassas verilerin geliştirme ve test ortamlarında kullanılabilmesi için maskeleme ve anonimleştirme teknikleri uygulanır.

5. Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM)

• Tek Oturum Açma (Single Sign-On - SSO)

  • Kullanıcıların tek bir oturum açma işlemiyle tüm sistemlere erişebilmesi sağlanır.

  • SAML,  OAuth 2.0,  OpenID Connect  gibi standartlar kullanılır.

• Çok Faktörlü Kimlik Doğrulama (Multi-Factor Authentication - MFA)

  • Kullanıcıların kimlik doğrulama sürecinde birden fazla doğrulama yöntemi kullanması sağlanır.

  • Parola, SMS doğrulama, biyometrik doğrulama gibi yöntemler birlikte kullanılır.

• Rol Tabanlı Erişim Kontrolü (Role-Based Access Control - RBAC)

  • Kullanıcıların rollerine göre sistem kaynaklarına erişimleri kontrol edilir.

  • Erişim politikaları merkezi olarak yönetilir.

6. Denetim ve İzleme

• Loglama ve Denetim İzleri

  • Mikroservislerin faaliyetlerinin ve güvenlik olaylarının kaydedilmesi sağlanır.

  • Loglar düzenli olarak incelenir ve anormal aktiviteler tespit edilir.

• Güvenlik Bilgi ve Olay Yönetimi (Security Information and Event Management - SIEM)

  • Logların toplanması, analiz edilmesi ve güvenlik olaylarının tespit edilmesi için SIEM çözümleri kullanılır.

  • Splunk,  ELK Stack  gibi araçlar kullanılabilir.

• Saldırı Tespit ve Önleme Sistemleri (Intrusion Detection and Prevention Systems - IDS/IPS)

  • Ağ ve uygulama seviyesinde saldırıların tespit edilmesi ve engellenmesi sağlanır.

7. Güvenlik Testleri ve Denetimleri

• Penetrasyon Testleri

  • Sistemlerin güvenlik açıklarının tespit edilmesi için yetkili kişiler tarafından saldırı simülasyonları yapılır.

  • Güvenlik zafiyetleri belirlenir ve düzeltici önlemler alınır.

• Güvenlik Açığı Taramaları

  • Otomatik araçlar kullanılarak sistemlerdeki bilinen güvenlik açıkları tespit edilir.

  • Nessus,  OpenVAS  gibi araçlar kullanılabilir.

• Kod Analizi

  • Statik ve dinamik kod analizi araçları kullanılarak güvenlik açıkları kod seviyesinde tespit edilir.

  • SonarQube,  Checkmarx  gibi araçlar kullanılabilir.

8. Güvenlik Politikaları ve Standartları

• Güvenlik Politikalarının Oluşturulması

  • Kurumun güvenlik yaklaşımını ve beklentilerini belirleyen politikalar oluşturulur.

  • Tüm çalışanlar ve ekipler bu politikalara uygun hareket eder.

• Güvenlik Standartlarına Uyum

  • ISO 27001,  PCI DSS,  HIPAA  gibi uluslararası güvenlik standartlarına uyum sağlanır.

  • Standartların gereklilikleri düzenli olarak gözden geçirilir ve uygulanır.

9. Gizli Bilgilerin Yönetimi

• Gizli Bilgilerin Güvenli Saklanması

  • Parolalar, API anahtarları, sertifikalar gibi hassas bilgilerin güvenli bir şekilde saklanması sağlanır.

  • HashiCorp Vault,  AWS Secrets Manager  gibi araçlar kullanılarak gizli bilgiler yönetilir.

• Anahtar ve Sertifika Yönetimi

  • Şifreleme anahtarlarının ve sertifikaların yaşam döngüsü yönetilir.

  • Anahtarların periyodik olarak yenilenmesi ve eski anahtarların güvenli bir şekilde imha edilmesi sağlanır.

10. Güvenlik Farkındalığı ve Eğitim

• Personel Eğitimi

  • Tüm çalışanların güvenlik konusunda bilinçlendirilmesi için düzenli eğitimler verilir.

  • Sosyal mühendislik saldırılarına karşı farkındalık artırılır.

• Güvenlik Kültürünün Oluşturulması

  • Kurum içinde güvenlik odaklı bir kültürün benimsenmesi teşvik edilir.

  • Güvenlik ekipleri ile diğer ekipler arasında işbirliği ve iletişim sağlanır.

Mikroservis Mimarisi İçin Güvenlik Zorlukları ve Çözümleri

• Dağıtık Sistemlerin Karmaşıklığı

  • Mikroservislerin sayısının fazla olması yönetimi zorlaştırır.

  • Çözüm:  Otomasyon araçları ve merkezi yönetim sistemleri kullanarak güvenlik politikalarının uygulanması.

• Artan Saldırı Yüzeyi

  • Her bir mikroservis potansiyel bir saldırı noktasıdır.

  • Çözüm:  Mikroservislerin güvenliğinin ayrı ayrı sağlanması ve güvenlik katmanlarının uygulanması.

• Kimlik ve Erişim Yönetimi

  • Kullanıcıların ve servislerin kimliklerinin yönetimi karmaşık hale gelir.

  • Çözüm:  Merkezi kimlik yönetimi sistemleri ve standart protokoller kullanmak.

• Veri Güvenliği ve Gizlilik

  • Verilerin farklı servisler arasında paylaşılması güvenlik riskleri oluşturur.

  • Çözüm:  Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve veri anonimleştirme tekniklerinin kullanılması.

Güvenlik Araçları ve Çözümleri

• API Gateway Çözümleri

  • Kong,  Tyk,  Amazon API Gateway

  • API güvenliği ve trafik yönetimi sağlar.

• Servis Mesh Çözümleri

  • Istio,  Linkerd,  Consul

  • Mikroservisler arası güvenli iletişim ve politikaların uygulanmasını sağlar.

• Kimlik ve Erişim Yönetimi Araçları

  • Keycloak,  Okta,  Auth0

  • Kullanıcı ve servis kimlik yönetimi, SSO, MFA özellikleri sunar.

• Gizli Bilgi Yönetimi Araçları

  • HashiCorp Vault,  AWS Secrets Manager,  Azure Key Vault

  • Parola, API anahtarı ve sertifika yönetimi sağlar.

• Güvenlik Testi ve Analizi Araçları

  • Nessus,  OpenVAS,  SonarQube,  Burp Suite

  • Güvenlik açıklarının tespiti ve analizi için kullanılır.

Sonuç

Güvenlik, mikroservis mimarisinde başarının ve sürdürülebilirliğin en önemli unsurlarından biridir. Dağıtık yapının getirdiği zorluklara rağmen, güvenlik katmanlarının doğru bir şekilde uygulanması ve uygun güvenlik uygulamalarının kullanılması ile mikroservislerin güvenliğini sağlamak mümkündür. Ağ güvenliği, servis güvenliği, uygulama güvenliği, veri güvenliği, kimlik ve erişim yönetimi gibi farklı katmanlarda alınacak önlemler, sistemin bütünsel olarak korunmasına katkı sağlar. Ayrıca, güvenlik politikalarının oluşturulması, personel eğitimi ve güvenlik kültürünün benimsenmesi ile güvenlik riskleri en aza indirilebilir.

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme (OAuth2, JWT)

Mikroservis mimarisinde,  Kimlik Doğrulama  ve  Yetkilendirme, sistemin güvenliğinin ve bütünlüğünün sağlanması için kritik öneme sahip iki temel kavramdır. Dağıtık bir yapı olan mikroservis mimarisinde, her bir servis kendi başına bir uygulama gibi çalışır ve bu servislerin güvenli bir şekilde iletişim kurması, kullanıcıların ve uygulamaların doğru bir şekilde kimliklerinin doğrulanması ve yetkilerinin kontrol edilmesi gerekmektedir.

Bu bölümde, mikroservis mimarisinde kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreçlerini, özellikle  OAuth2  ve  JWT (JSON Web Token)  protokollerini ve bunların nasıl kullanıldığını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

————————

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme Nedir?

• Kimlik Doğrulama (Authentication):

• Bir kullanıcının veya uygulamanın kim olduğunu doğrulama sürecidir. Kimlik doğrulama, kullanıcının sisteme giriş yaparken verdiği bilgilerin (kullanıcı adı, parola, token vb.) kontrol edilmesiyle gerçekleştirilir.

• Yetkilendirme (Authorization):

• Kimliği doğrulanan kullanıcının veya uygulamanın hangi kaynaklara ve işlemlere erişim izninin olduğunu belirleme sürecidir. Yetkilendirme, erişim kontrol mekanizmaları aracılığıyla uygulanır.

————————

Mikroservis Mimarisi ve Güvenlik Zorlukları

Mikroservis mimarisinde güvenlik, monolitik yapılara göre daha karmaşıktır:

1. Dağıtık Yapı:

2. Mikroservisler, farklı sunucularda veya ortamlarda çalışabilir, bu da güvenlik politikalarının ve kimlik doğrulama süreçlerinin her bir servis için ayrı ayrı uygulanmasını zorlaştırır.

1. Servisler Arası İletişim:

2. Mikroservisler arasında sık sık iletişim kurulur. Bu iletişimlerin güvenli ve yetkili olması gerekmektedir.

1. Kullanıcı ve Uygulama Kimlikleri:

2. Hem son kullanıcıların hem de diğer uygulamaların kimliklerinin doğrulanması ve yetkilendirilmesi gerekmektedir.

1. Performans ve Ölçeklenebilirlik:

2. Güvenlik süreçlerinin performansı olumsuz etkilememesi ve ölçeklenebilir olması önemlidir.

————————

OAuth 2.0 Protokolü

OAuth 2.0, internet uygulamalarında yetkilendirme için kullanılan açık bir standarttır. OAuth 2.0, bir uygulamanın (istemci), kullanıcı adına başka bir uygulamanın (kaynak sunucusu) verilerine erişmesine izin vermek için kullanılır. Bu süreçte, kullanıcının kimlik bilgilerini paylaşmasına gerek kalmaz.

Temel Kavramlar

1. Kaynak Sahibi (Resource Owner):

2. Sisteme erişim izni olan kullanıcı veya uygulamadır.

1. İstemci (Client):

2. Kaynak sahibinin verilerine erişmek isteyen uygulamadır.

1. Yetkilendirme Sunucusu (Authorization Server):

2. Kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini gerçekleştiren sunucudur.

1. Kaynak Sunucusu (Resource Server):

2. Korunan kaynakları barındıran sunucudur. İstekleri kabul etmek için erişim belirtecine (access token) ihtiyaç duyar.

OAuth 2.0 Akışları (Grant Types)

OAuth 2.0, farklı kullanım senaryoları için çeşitli yetkilendirme akışları sunar:

1. Authorization Code Grant:

2. Sunucu taraflı web uygulamaları için kullanılır. Kullanıcı, yetkilendirme sunucusunda oturum açar ve istemciye bir yetkilendirme kodu verilir. İstemci bu kodu kullanarak erişim belirteci alır.

1. Implicit Grant:

2. Tarayıcı tabanlı uygulamalar için kullanılır. Erişim belirteci doğrudan istemciye verilir, ancak güvenlik açısından daha zayıftır.

1. Resource Owner Password Credentials Grant:

2. Kullanıcının kullanıcı adı ve parolasını doğrudan istemciye verdiği akıştır. Güvenlik riskleri nedeniyle tavsiye edilmez.

1. Client Credentials Grant:

2. İstemcinin kendi kimlik bilgilerini kullanarak erişim belirteci aldığı akıştır. Sunucudan sunucuya iletişim için uygundur.

1. Refresh Token:

2. Erişim belirteci süresi dolduğunda yeni bir belirteç almak için kullanılır.

OAuth 2.0 ve Mikroservisler

• Merkezi Kimlik Doğrulama:

• OAuth 2.0, merkezi bir yetkilendirme sunucusu aracılığıyla kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini yönetir. Bu sayede, mikroservislerin kimlik doğrulama işlemleri merkezi olarak kontrol edilir.

• Erişim Belirteçleri:

• Mikroservisler, erişim belirteçlerini kontrol ederek gelen isteklerin yetkili olup olmadığını belirler.

• Yetkilendirme Kapsamları (Scopes):

• OAuth 2.0, erişim belirteçlerine kapsamlar atayarak hangi kaynaklara erişilebileceğini belirler. Mikroservisler, bu kapsamları kontrol ederek yetkilendirme işlemini gerçekleştirir.

————————

JSON Web Token (JWT)

JSON Web Token (JWT), iki taraf arasında güvenli bilgi aktarımı için kullanılan açık bir standarttır (RFC 7519). JWT, JSON formatında verileri içeren ve dijital olarak imzalanmış bir token'dır. JWT'ler, özellikle kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreçlerinde sıkça kullanılır.

JWT'nin Yapısı

JWT üç bölümden oluşur ve her bölüm base64url ile kodlanmış şekilde nokta ile ayrılır:

• Header (Başlık):

  • Algoritma (alg):  İmza için kullanılan algoritma (örneğin, HS256, RS256).

  • Tip (typ):  Token tipini belirtir, genellikle "JWT".

• Payload (Yük):

  • Kullanıcı bilgileri, yetkilendirme bilgileri ve diğer özel veriler içerir.

  • Standart iddialar (claims) ve özel iddialar olabilir:

    • iss:  Token'ı oluşturan taraf (issuer).

    • sub:  Token'ın konusu (subject).

    • aud:  Hedef kitle (audience).

    • exp:  Son kullanma tarihi (expiration time).

    • iat:  Oluşturulma zamanı (issued at).

• Signature (İmza):

  • Header ve Payload'ın birleşiminden oluşan verinin belirli bir anahtar kullanılarak imzalanmasıyla oluşturulur.

JWT şu şekilde görünür:

xxxxx.yyyyy.zzzzz

JWT'nin Avantajları

• Taşınabilirlik:

• JWT, istemci tarafında saklanabilir ve taşınabilir.

• Performans:

• Mikroservisler, her istek için merkezi bir oturum depolama yerine JWT'yi kontrol ederek hızlıca kimlik doğrulama yapabilir.

• Güvenlik:

• JWT imzalı olduğundan, token'ın içeriği değiştirilemez.

JWT Kullanımı

• Kimlik Doğrulama:

  • Kullanıcı, kimlik doğrulama sunucusuna kullanıcı adı ve parola ile istekte bulunur.

  • Sunucu, kimlik doğrulama başarılıysa bir JWT oluşturur ve kullanıcıya döndürür.

• Yetkilendirme:

  • Kullanıcı, sonraki isteklerde JWT'yi HTTP başlıklarında (genellikle "Authorization: Bearer  <token>") gönderir.

  • Mikroservisler, JWT'nin imzasını ve geçerliliğini kontrol eder, token içindeki yetkilendirme bilgilerine göre erişim izni verir.

• Servisler Arası İletişim:

  • Mikroservisler, diğer mikroservislere istek yaparken JWT kullanarak kimlik doğrulama ve yetkilendirme yapabilir.

JWT ve Güvenlik

• Gizlilik:

  • JWT'ler genellikle imzalanır ancak şifrelenmez. Bu nedenle, hassas bilgilerin JWT içinde taşınmaması önerilir.

  • Eğer hassas veriler JWT içinde taşınacaksa, JWT'nin şifrelenmesi gerekmektedir (örneğin, JWE - JSON Web Encryption).

• Son Kullanma Tarihi:

  • JWT'lerin geçerlilik süresi belirlenmelidir ("exp" iddiası).

  • Uzun süreli token'lar güvenlik riski oluşturabilir.

• Yenileme (Refresh Tokens):

  • Erişim belirteçleri süresi dolduğunda, kullanıcıdan tekrar kimlik doğrulaması istemek yerine yenileme belirteçleri kullanılabilir.

————————

OAuth 2.0 ve JWT Birlikte Kullanımı

OAuth 2.0 ve JWT, mikroservis mimarisinde birlikte kullanılarak güçlü ve esnek bir kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizması oluşturulabilir.

• Erişim Belirteci Olarak JWT:

  • OAuth 2.0'daki erişim belirteçleri, JWT formatında olabilir.

  • Bu sayede, mikroservisler merkezi bir yetkilendirme sunucusuna ihtiyaç duymadan JWT içindeki bilgileri kullanarak yetkilendirme yapabilir.

• Yetkilendirme Kapsamlarının JWT İçinde Taşınması:

  • JWT'nin payload kısmında, kullanıcının yetkileri ve kapsamları belirtilerek mikroservislerin bu bilgilere erişmesi sağlanır.

• Servisler Arası Güvenlik:

  • Mikroservisler arasındaki isteklerde de JWT kullanılarak güvenli iletişim sağlanabilir.

————————

Mikroservislerde Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme En İyi Uygulamaları

• Merkezi Kimlik ve Yetkilendirme Sunucusu Kullanın:

  • Keycloak,  Okta,  Auth0  gibi çözümlerle merkezi bir yetkilendirme sunucusu kullanarak kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini yönetin.

• Standart Protokolleri Kullanın:

  • OAuth 2.0 ve OpenID Connect gibi standartları kullanarak uyumluluğu ve güvenliği artırın.

• Kısa Ömürlü Token'lar Kullanın:

  • Erişim belirteçlerinin geçerlilik süresini kısa tutarak güvenlik risklerini azaltın.

• Yenileme Token'larıyla Uzun Süreli Oturumlar Sağlayın:

  • Kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yenileme belirteçleri kullanarak erişim belirteçlerini güncelleyin.

• Token İptal Mekanizmaları Oluşturun:

  • Token'ların iptal edilebilmesi için mekanizmalar kurun (örneğin, token kara listeleri).

• Token İmzalama Anahtarlarını Güvenli Yönetin:

  • İmzalama ve şifreleme anahtarlarını güvenli bir şekilde saklayın ve periyodik olarak güncelleyin.

• Hassas Verileri JWT İçinde Taşımayın:

  • JWT'nin imzalı ancak şifrelenmemiş olduğunu unutmayın. Hassas bilgileri JWT içinde taşımaktan kaçının.

• Güvenli İletişim Sağlayın:

  • Tüm iletişimin TLS/SSL ile şifrelenmiş olduğundan emin olun.

• Yetkilendirme Kontrollerini Mikroservis Seviyesinde Yapın:

  • Her mikroservis, gelen isteklerin yetkili olup olmadığını kendi içinde kontrol etmelidir.

• İzleme ve Loglama Yapın:

  • Kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreçlerini izleyin, anormal aktiviteleri tespit edin.

————————

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir e-ticaret platformu, kullanıcıların ürünleri görüntülemesi, sepete eklemesi ve satın alması için mikroservis mimarisi kullanıyor. Platform, aşağıdaki mikroservislerden oluşuyor:

• Kullanıcı Servisi:  Kullanıcı kayıtları ve oturum yönetimi.

• Ürün Servisi:  Ürün bilgilerini sağlar.

• Sipariş Servisi:  Siparişlerin oluşturulması ve yönetimi.

• Ödeme Servisi:  Ödeme işlemlerinin gerçekleştirilmesi.

Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme Süreci:

• Kullanıcı Girişi:

  • Kullanıcı, kullanıcı adı ve parola ile kimlik doğrulama sunucusuna istek yapar.

  • Kimlik doğrulama sunucusu, kimlik bilgilerini doğrular ve bir JWT oluşturur.

• Token'ın Kullanımı:

  • Kullanıcı, ürünleri görüntülemek için Ürün Servisi'ne istek yapar ve JWT'yi istek başlığında gönderir.

  • Ürün Servisi, JWT'nin imzasını ve geçerliliğini kontrol eder, erişim izni verir.

• Sipariş Oluşturma:

  • Kullanıcı, sepetine eklediği ürünleri satın almak için Sipariş Servisi'ne istek yapar.

  • Sipariş Servisi, JWT'yi kontrol eder ve kullanıcının sipariş oluşturma yetkisi olup olmadığını belirler.

• Ödeme İşlemi:

  • Sipariş oluşturulduktan sonra, Sipariş Servisi Ödeme Servisi'ne istek yapar.

  • Ödeme Servisi, servisler arası iletişim için güvenilir bir JWT kullanarak kimlik doğrulama yapar.

• Yetkilendirme Kontrolleri:

  • Her mikroservis, JWT içinde bulunan kullanıcı bilgileri ve yetkilerine göre işlemleri gerçekleştirir.

————————

Sonuç

Mikroservis mimarisinde kimlik doğrulama ve yetkilendirme, sistemin güvenli ve tutarlı bir şekilde çalışması için vazgeçilmezdir. OAuth 2.0 ve JWT gibi standartlar ve teknolojiler, bu süreçlerin güvenli, esnek ve ölçeklenebilir bir şekilde yönetilmesini sağlar. Mikroservisler arasında güvenli iletişim, kullanıcıların ve uygulamaların kimliklerinin doğru bir şekilde doğrulanması ve yetkilerinin kontrol edilmesi, sistemin bütünlüğünü ve güvenilirliğini korur. En iyi uygulamaların ve güvenlik prensiplerinin takip edilmesi, mikroservis tabanlı uygulamaların başarılı ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

Merkezi İzleme Araçları

Merkezi İzleme (Centralized Monitoring), mikroservis mimarisinde sistem performansının, sağlığının ve güvenliğinin etkin bir şekilde izlenebilmesi için kritik bir öneme sahiptir. Mikroservislerin dağıtık yapısı nedeniyle, her bir servis ve bileşenin ayrı ayrı izlenmesi yerine, merkezi bir izleme sistemi kullanılarak tüm sistemin genel durumu hakkında gerçek zamanlı bilgi elde edilir. Bu, potansiyel sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini, performans darboğazlarının belirlenmesini ve genel sistem optimizasyonunun sağlanmasını kolaylaştırır.

Merkezi İzlemenin Önemi

1. Dağıtık Sistemlerin Karmaşıklığı

2. Mikroservis mimarisi, uygulamayı birçok küçük servise böler. Bu dağıtık yapı, sistemin genel durumunu anlamayı zorlaştırabilir. Merkezi izleme araçları, bu karmaşıklığı yönetmeye yardımcı olur.

1. Hızlı Hata Tespiti ve Çözümü

2. Gerçek zamanlı izleme sayesinde, sistemde oluşan hatalar ve anormallikler hızlı bir şekilde tespit edilir ve müdahale edilebilir.

1. Performans Optimizasyonu

2. İzleme araçları, sistem performans metriklerini toplayarak performans sorunlarını belirlemeye ve iyileştirmeye yardımcı olur.

1. Kaynak Kullanımının İzlenmesi

2. CPU, bellek, disk ve ağ kullanımı gibi kaynakların izlenmesi, kapasite planlaması ve maliyet optimizasyonu için gereklidir.

1. Güvenlik ve Uyumluluk

2. Güvenlik olaylarının ve erişimlerin izlenmesi, güvenlik ihlallerini önlemeye ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamaya yardımcı olur.

Merkezi İzleme Bileşenleri

1. Metrik Toplama ve İzleme

2. Performans metriklerinin (CPU, bellek kullanımı, yanıt süreleri, istek sayıları vb.) toplanması ve izlenmesi.

1. Loglama ve Log Yönetimi

2. Sistem ve uygulama loglarının merkezi bir yerde toplanması, saklanması ve analizi.

1. Uyarı ve Bildirim Sistemi

2. Belirlenen eşik değerlerin aşılması durumunda uyarıların oluşturulması ve ilgili ekiplere bildirim yapılması.

1. Görselleştirme ve Dashboard'lar

2. İzleme verilerinin görsel olarak sunulması, trendlerin ve anormalliklerin kolayca fark edilmesini sağlar.

1. Dağıtık İzleme (Distributed Tracing)

2. Mikroservisler arasındaki isteklerin takibi ve performans analizinin yapılması.

Merkezi İzleme Araçları

Mikroservis mimarisinde merkezi izleme için kullanılan popüler araçlar ve platformlar şunlardır:

1. Prometheus

• Tanım: Prometheus, açık kaynaklı bir izleme ve uyarı aracıdır. Metrikleri zaman serisi olarak saklar ve sorgular.

• Özellikler:

  • Çok boyutlu veri modeli (metric ve label'lar ile).

  • PromQL adlı güçlü bir sorgu dili.

  • Kendine özgü bir veri çekme (pull) mekanizması.

  • Uyarı yönetimi için Alertmanager ile entegrasyon.

• Kullanım Alanları:

  • Sistem ve uygulama metriklerinin izlenmesi.

  • Kubernetes ve Docker ortamlarında yaygın olarak kullanılır.

2. Grafana

• Tanım: Grafana, metriklerin ve logların görselleştirilmesi için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur.

• Özellikler:

  • Birçok veri kaynağını destekler (Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch vb.).

  • Özelleştirilebilir paneller ve dashboard'lar.

  • Uyarı oluşturma ve bildirimler.

• Kullanım Alanları:

  • İzleme verilerinin görsel olarak sunulması.

  • Performans trendlerinin ve anormalliklerin tespiti.

3. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

• Tanım: ELK Stack, logların toplanması, saklanması ve analiz edilmesi için kullanılan bir araç setidir.

• Bileşenler:

  • Elasticsearch: Log verilerinin depolandığı ve sorgulandığı arama ve analiz motoru.

  • Logstash: Log verilerinin toplanması, işlenmesi ve Elasticsearch'e gönderilmesi.

  • Kibana: Log verilerinin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için kullanılan arayüz.

• Kullanım Alanları:

  • Merkezi log yönetimi.

  • Log analizi ve sorun giderme.

  • Güvenlik olaylarının izlenmesi.

4. Fluentd ve Fluent Bit

• Tanım: Fluentd ve hafif sürümü olan Fluent Bit, logların toplanması ve yönlendirilmesi için kullanılan açık kaynaklı araçlardır.

• Özellikler:

  • Çok çeşitli giriş ve çıkış plugin'leri.

  • Log verilerinin filtrelenmesi ve zenginleştirilmesi.

  • Düşük bellek ve CPU kullanımı (özellikle Fluent Bit).

• Kullanım Alanları:

  • Mikroservislerden logların toplanması.

  • Logların merkezi bir log yönetim sistemine yönlendirilmesi (örneğin, Elasticsearch, Kafka).

5. Jaeger

• Tanım: Jaeger, dağıtık izleme (distributed tracing) için kullanılan açık kaynaklı bir araçtır.

• Özellikler:

  • Mikroservisler arasındaki isteklerin izlenmesi.

  • Gecikme ve performans sorunlarının tespiti.

  • OpenTracing uyumlu.

• Kullanım Alanları:

  • Mikroservisler arası çağrıların takibi.

  • Performans analizi ve optimizasyonu.

  • Hata ayıklama ve sorun giderme.

6. Zipkin

• Tanım: Zipkin, dağıtık izleme için kullanılan başka bir açık kaynaklı araçtır.

• Özellikler:

  • Mikroservisler arasındaki gecikmelerin ve bağımlılıkların görselleştirilmesi.

  • OpenTracing desteği.

  • Hafif ve kolay kurulum.

• Kullanım Alanları:

  • Mikroservis mimarisinde gecikme analizleri.

  • Servis bağımlılıklarının haritalanması.

7. New Relic, Datadog, AppDynamics

• Tanım: Bunlar, izleme, loglama ve performans analizi için kullanılan ticari platformlardır.

• Özellikler:

  • Hepsi bir arada çözümler (metrik izleme, log yönetimi, dağıtık izleme).

  • Kullanıcı dostu arayüzler ve gelişmiş analitik yetenekleri.

  • Entegrasyon ve destek hizmetleri.

• Kullanım Alanları:

  • Büyük ölçekli sistemlerde kapsamlı izleme ve analiz.

  • SLA'lerin ve performans hedeflerinin yönetimi.

  • Kurumsal destek ve uyumluluk gereksinimleri.

8. Kubernetes Dashboard ve Lens

• Tanım: Kubernetes ortamında çalışan mikroservislerin izlenmesi ve yönetimi için kullanılan araçlardır.

• Özellikler:

  • Küme kaynaklarının ve uygulamaların durumu hakkında bilgi sağlar.

  • Pod'ların, hizmetlerin ve diğer Kubernetes kaynaklarının izlenmesi.

• Kullanım Alanları:

  • Kubernetes tabanlı mikroservislerin yönetimi.

  • Kaynak kullanımının ve pod durumlarının izlenmesi.

En İyi Uygulamalar

1. Merkezi Bir İzleme Stratejisi Oluşturun

2. Tüm mikroservisler ve bileşenler için merkezi bir izleme yaklaşımı benimseyin. Bu, farklı servislerden gelen verilerin tek bir yerde toplanmasını ve analiz edilmesini sağlar.

1. Otomatik İzleme ve Uyarı Sistemleri Kullanın

2. Eşik değerlerin aşılması durumunda otomatik uyarılar oluşturarak proaktif müdahale imkanı sağlayın.

1. Dağıtık İzleme Uygulayın

2. Mikroservisler arasındaki isteklerin takibi için dağıtık izleme araçlarını kullanın. Bu, performans sorunlarının ve hataların kaynağını hızlıca bulmanıza yardımcı olur.

1. Logları Merkezi Olarak Yönetin

2. Tüm servislerden gelen logları merkezi bir yerde toplayarak, sistem genelindeki sorunları ve trendleri daha kolay tespit edin.

1. Görselleştirmeyi Etkili Kullanın

2. Dashboard'lar ve görsel raporlar oluşturarak verileri daha anlaşılır hale getirin. Önemli metrikleri ve trendleri hızlıca görmenizi sağlar.

1. Güvenlik ve Erişim Kontrolleri Sağlayın

2. İzleme sistemlerine erişimi kontrol altında tutarak, hassas verilerin güvenliğini sağlayın.

1. Performans Optimizasyonu İçin Metrikleri Kullanın

2. Topladığınız verileri analiz ederek performans iyileştirmeleri yapın. Darboğazları ve yüksek yük altındaki servisleri belirleyin.

1. Kapsamlı Metri̇kler Toplayın

2. Sistem ve uygulama seviyesinde mümkün olduğunca çok metrik toplayın. CPU, bellek, disk kullanımı, istek sayıları, hata oranları gibi metrikler önemlidir.

1. Anormallik Tespiti İçin Makine Öğrenmesi Kullanın

2. Gelişmiş izleme araçlarıyla makine öğrenmesi kullanarak anormal durumları otomatik olarak tespit edin.

1. İzleme Sistemlerini Ölçeklenebilir Hale Getirin

2. İzleme altyapınızın, sisteminizle birlikte ölçeklenebilir olmasına dikkat edin. Büyük veri hacimleriyle başa çıkabilecek şekilde tasarlayın.

Merkezi İzleme Araçlarının Seçimi

Araç seçimi yaparken dikkate alınması gereken faktörler:

• Uyumluluk ve Entegrasyon

• Mevcut sistemlerinizle ve mikroservislerinizle kolayca entegre olabilen araçları tercih edin.

• Ölçeklenebilirlik

• Araçların artan yük ve veri hacmiyle başa çıkabilmesi önemlidir.

• Kullanım Kolaylığı

• Araçların kurulumu, yapılandırması ve kullanımı ne kadar kolay?

• Topluluk ve Destek

• Açık kaynaklı araçlar için aktif bir topluluk ve dokümantasyon olması avantajlıdır. Ticari araçlar için profesyonel destek hizmetleri değerlendirilebilir.

• Maliyet

• Araçların lisans, bakım ve işletim maliyetlerini göz önünde bulundurun.

Örnek Uygulama Senaryosu

Bir mikroservis mimarisi kullanan e-ticaret platformunu düşünelim. Platform, aşağıdaki bileşenlerden oluşuyor:

• Kullanıcı Servisi

• Ürün Servisi

• Sipariş Servisi

• Ödeme Servisi

• Envanter Servisi

Bu platformda merkezi izleme için aşağıdaki yaklaşım kullanılabilir:

• Metrik İzleme

• Prometheus kullanarak tüm servislerden metrikler toplanır. CPU, bellek kullanımı, istek sayıları ve yanıt süreleri izlenir.

• Görselleştirme

• Grafana ile metrikler görselleştirilir. Özelleştirilmiş dashboard'lar ile her servisin durumu izlenir.

• Log Yönetimi

• Fluentd kullanılarak tüm servislerden loglar toplanır ve Elasticsearch'e gönderilir. Kibana ile loglar analiz edilir.

• Dağıtık İzleme

• Jaeger kullanılarak servisler arası isteklerin takibi yapılır. Sipariş oluşturma gibi işlemlerin hangi servislerde ne kadar zaman aldığı analiz edilir.

• Uyarı Sistemi

• Prometheus Alertmanager ile belirlenen eşik değerler aşıldığında uyarılar oluşturulur ve ilgili ekiplere bildirim yapılır.

Sonuç

Merkezi izleme araçları, mikroservis mimarisinin başarısı için vazgeçilmezdir. Bu araçlar, sistemin genel sağlığını ve performansını anlamamıza, sorunları hızlı bir şekilde tespit etmemize ve kullanıcı deneyimini iyileştirmemize yardımcı olur. Doğru izleme stratejileri ve araçları ile mikroservislerin karmaşıklığı yönetilebilir hale gelir ve sistemin güvenilirliği artar. İzleme süreçlerinin sürekli gözden geçirilmesi ve iyileştirilmesi, değişen ihtiyaçlara ve sistem büyüklüğüne uyum sağlamayı kolaylaştırır.

Log Yönetimi

Mikroservis mimarisi, uygulamaların esnek, ölçeklenebilir ve bağımsız bileşenler halinde geliştirilmesine olanak tanır. Ancak bu dağıtık yapı, sistemin izlenmesi ve yönetilmesi açısından bazı zorlukları da beraberinde getirir.  Log Yönetimi, mikroservislerin etkin bir şekilde izlenmesi, hata ayıklanması ve performans optimizasyonu için kritik bir öneme sahiptir. Loglar, sistemin iç işleyişi hakkında değerli bilgiler sunar ve sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlar.

Log Yönetiminin Önemi

1. Hata Ayıklama ve Sorun Giderme

2. Mikroservislerin logları, oluşan hataların ve anormalliklerin kaynağını tespit etmek için kullanılır. Dağıtık bir sistemde, bir hatanın hangi servisten kaynaklandığını belirlemek loglar sayesinde mümkündür.

1. Performans İzleme ve Optimizasyon

2. Loglar, sistemin performansı hakkında detaylı bilgi sağlar. İstek yanıt süreleri, işlem süreleri ve kaynak kullanımı gibi metrikler loglar aracılığıyla izlenebilir.

1. Güvenlik ve Uyumluluk

2. Erişim denetimleri, güvenlik ihlalleri ve kullanıcı aktiviteleri loglanarak güvenlik olayları izlenir ve uyumluluk gereksinimleri karşılanır.

1. İş Süreçlerinin İzlenmesi

2. İş akışları ve süreçler hakkında bilgi toplanarak, iş süreçlerinin etkinliği değerlendirilebilir ve iyileştirmeler yapılabilir.

Loglama En İyi Uygulamaları

1. Standart ve Tutarlı Log Formatı Kullanın

2. Tüm mikroservislerde tutarlı bir log formatı kullanmak, logların analiz edilmesini ve işlenmesini kolaylaştırır. JSON formatı gibi yapılandırılmış log formatları tercih edilmelidir.

1. Anlamlı ve Detaylı Log Mesajları Yazın

2. Log mesajları, oluşan olay hakkında yeterli bilgi içermelidir. Hata durumlarında, hata kodları, istisna mesajları ve ilgili veriler loglanmalıdır.

1. Log Seviyelerini Doğru Kullanın

2. Farklı önem derecelerine sahip log seviyeleri kullanarak (DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL), logların filtrelenmesi ve önceliklendirilmesi sağlanır.

1. Gizli Bilgilerin Loglanmasından Kaçının

2. Parolalar, kredi kartı numaraları ve kişisel veriler gibi hassas bilgilerin loglanmasından kaçınılmalıdır. Bu, güvenlik ve uyumluluk açısından kritiktir.

1. Log Rotasyonu ve Arşivleme Uygulayın

2. Disk alanının etkin kullanımı ve logların yönetilebilir boyutta kalması için log dosyalarının periyodik olarak rotasyonu ve eski logların arşivlenmesi gereklidir.

1. Merkezi Log Yönetimi Sağlayın

2. Mikroservislerin farklı sunucularda çalışması nedeniyle, logların merkezi bir yerde toplanması ve yönetilmesi önemlidir. Bu, logların tek bir noktadan analiz edilmesini ve korelasyonunun yapılmasını sağlar.

1. Logların Otomatik Analizi ve Uyarı Sistemleri Kullanın

2. Log verilerini otomatik olarak analiz eden ve anormal durumlarda uyarı veren sistemler kullanmak, proaktif müdahaleyi kolaylaştırır.

1. Yüksek Performanslı ve Ölçeklenebilir Loglama Çözümleri Kullanın

2. Sistem büyüdükçe, loglama altyapısının artan veri hacmiyle başa çıkabilecek şekilde tasarlanması gereklidir.

Log Yönetimi Araçları ve Çözümleri

Mikroservis mimarisinde log yönetimi için çeşitli araçlar ve çözümler bulunmaktadır:

1. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

• Elasticsearch: Log verilerinin depolandığı ve sorgulandığı dağıtık bir arama ve analiz motorudur.

• Logstash: Log verilerinin toplanması, işlenmesi ve Elasticsearch'e gönderilmesi için kullanılan veri işleme ardışık düzenidir.

• Kibana: Log verilerinin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için kullanılan bir arayüzdür.

Özellikler:

• Gerçek Zamanlı Arama ve Analiz: Log verilerine anında erişim ve sorgulama imkanı sunar.

• Özelleştirilebilir Dashboard'lar: Log verilerinin görsel olarak sunulmasını sağlar.

• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri hacimleriyle başa çıkabilir.

2. Graylog

• Merkezi log yönetimi ve analiz için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur.

• Özellikler:

  • Gelişmiş arama ve filtreleme yetenekleri.

  • Uyarı sistemleri ve API entegrasyonları.

  • Kolay kurulum ve kullanım.

3. Fluentd ve Fluent Bit

• Fluentd: Veri toplama ve yönlendirme için kullanılan açık kaynaklı bir araçtır.

• Fluent Bit: Fluentd'nin hafif ve yüksek performanslı sürümüdür.

• Özellikler:

  • Çok çeşitli giriş ve çıkış eklentileri.

  • Veri yönlendirme ve formatlama yetenekleri.

  • Düşük kaynak kullanımı.

4. Log Aggregation Hizmetleri

• AWS CloudWatch Logs,  Azure Monitor Logs,  Google Cloud Logging  gibi bulut tabanlı log yönetim hizmetleri.

• Özellikler:

  • Bulut ortamında kolay entegrasyon.

  • Otomatik ölçeklenebilirlik ve yönetim.

  • Güvenli ve dayanıklı veri depolama.

5. Splunk

• Gelişmiş log yönetimi ve analiz için kullanılan ticari bir çözümdür.

• Özellikler:

  • Makine öğrenmesi ve analitik yetenekler.

  • Kurumsal düzeyde güvenlik ve uyumluluk özellikleri.

  • Entegre uyarı ve bildirim sistemleri.

6. OpenTelemetry

• Açık standartları kullanarak metrik, log ve izleme verilerinin toplanmasını sağlayan bir araçtır.

• Özellikler:

  • Çoklu dil ve platform desteği.

  • Standartlaştırılmış veri formatları.

  • Kolay entegrasyon ve genişletilebilirlik.

Log Yönetiminde Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Güvenlik ve Gizlilik

• • Loglarda hassas verilerin yer almadığından emin olun.

  • Log verilerinin yetkisiz erişimlere karşı korunmasını sağlayın.

• Uyumluluk Gereksinimleri

• • GDPR, HIPAA gibi yasal düzenlemelere uygun log yönetimi uygulayın.

  • Veri saklama politikalarına uyun ve gerekli durumlarda logları anonimleştirin.

• Performans Etkileri

• • Loglama işlemi, uygulamanın performansını olumsuz etkilememelidir.

  • Asenkron loglama ve arabellek kullanımı gibi tekniklerle performansı optimize edin.

• Log Veri Saklama Süreleri

• • İş ihtiyaçlarına ve yasal gereksinimlere göre logların ne kadar süreyle saklanacağını belirleyin.

  • Eski logların arşivlenmesi veya silinmesi için otomatik süreçler oluşturun.

• Yüksek Erişilebilirlik ve Dayanıklılık

• • Log yönetim sisteminin kesintisiz çalışmasını sağlayın.

  • Veri kaybını önlemek için yedekleme ve replikasyon yöntemleri kullanın.

Mikroservislerde Log Yönetimi Stratejisi

1. Merkezi Log Toplama

3. Tüm mikroservislerden logları merkezi bir log toplama sistemiyle bir araya getirin. Bu, dağıtık sistemde logların tek bir noktadan erişilebilir olmasını sağlar.

5. Yapılandırılmış Loglama

7. Logları yapılandırılmış formatta (örneğin JSON) kaydedin. Bu, logların otomatik olarak işlenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır.

9. Korelasyon ID'leri Kullanma

11. Mikroservisler arası isteklerin takibi için her isteğe özgü bir korelasyon ID'si kullanın. Bu, bir işlemin farklı servislerdeki loglarının ilişkilendirilmesini sağlar.

13. Dinamik Log Seviyesi Ayarlama

15. Üretim ortamında ihtiyaç duyulduğunda log seviyesini dinamik olarak artırabilme imkanı sağlayın. Bu, sorun giderme sırasında daha detaylı loglar elde etmeyi kolaylaştırır.

17. Otomatik Uyarı ve Bildirimler

19. Loglarda belirli hata veya anomali durumlarında otomatik olarak uyarılar oluşturun ve ilgili ekiplere bildirim yapın.

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir finansal hizmetler şirketi, mikroservis mimarisini kullanarak ödeme işlemleri, müşteri yönetimi ve raporlama gibi hizmetler sunmaktadır. Şirket, güvenlik, performans ve uyumluluk açısından log yönetimine büyük önem vermektedir.

Log Yönetimi Yaklaşımı:

• Merkezi Log Toplama:

• • Tüm mikroservislerden loglar, Fluentd kullanılarak toplanır ve Elasticsearch'e gönderilir.

  • Loglar yapılandırılmış JSON formatında kaydedilir.

• Görselleştirme ve Analiz:

• • Kibana kullanılarak log verileri görselleştirilir.

  • Ödeme işlemlerindeki hatalar, yanıt süreleri ve işlem hacimleri takip edilir.

• Korelasyon ID'leri:

• • Her ödeme işlemi için benzersiz bir korelasyon ID'si oluşturulur.

  • Bu ID, müşteri yönetimi, ödeme ve raporlama servislerindeki logların ilişkilendirilmesini sağlar.

• Güvenlik ve Uyumluluk:

• • Loglarda hassas müşteri bilgileri maskelenir veya loglanmaz.

  • Veri saklama politikaları GDPR ve diğer yasal gereksinimlere uygun olarak uygulanır.

• Uyarı Sistemi:

• • Logstash ile belirli hata kodları veya anormal durumlar tespit edildiğinde, uyarılar oluşturulur.

  • Uyarılar, e-posta veya anlık mesajlaşma uygulamaları aracılığıyla ilgili ekiplere iletilir.

• Performans Optimizasyonu:

• • Loglama işlemi asenkron olarak gerçekleştirilir.

  • Log yönetim sistemi, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir olacak şekilde yapılandırılır.

Sonuç

Log Yönetimi, mikroservis mimarisinde sistemin sağlığını, performansını ve güvenliğini izlemek için vazgeçilmez bir bileşendir. Etkili bir log yönetimi stratejisi, sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve çözülmesini sağlar, aynı zamanda iş süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunur. Doğru araçların ve en iyi uygulamaların kullanılması, log yönetiminin başarısı için kritiktir. Yapılandırılmış ve merkezi bir log yönetimi yaklaşımı benimseyerek, mikroservislerin getirdiği karmaşıklık yönetilebilir hale gelir ve sistemin genel verimliliği artırılır.

Dağıtık İzleme (Distributed Tracing)

Dağıtık İzleme, mikroservis mimarisinde bir işlem veya isteğin başlangıcından sonuna kadar olan tüm yolculuğunu izlemeyi sağlayan bir tekniktir. Mikroservisler, bir uygulamanın işlevselliğini birçok küçük ve bağımsız servise böldüğünden, bir isteğin hangi servislerden geçtiğini ve her bir serviste ne kadar zaman harcandığını bilmek, performans sorunlarını tespit etmek ve hata ayıklamak için kritik öneme sahiptir.

Neden Dağıtık İzleme?

Mikroservis mimarisinin getirdiği bazı zorluklar vardır:

1. Karmaşıklık: İstekler, birden fazla servis üzerinden geçerek tamamlanır.

2. Görünürlük Eksikliği: Tek bir servis üzerindeki izleme, genel sistem performansını anlamak için yeterli değildir.

3. Hata Ayıklama Zorluğu: Hataların ve performans sorunlarının kaynağını tespit etmek zorlaşır.

Dağıtık İzleme, bu zorlukları aşmak için aşağıdaki faydaları sağlar:

• Uçtan Uca Görünürlük: Bir isteğin tüm servisler boyunca izlenmesiyle, sistemin genel işleyişi anlaşılır.

• Performans Analizi: Her bir serviste harcanan zaman ölçülerek performans darboğazları tespit edilir.

• Hata Tespiti: Hataların hangi serviste ve hangi aşamada meydana geldiği belirlenir.

Dağıtık İzlemenin Temel Kavramları

1. Trace (İz): Bir işlemin veya isteğin başlangıcından sonuna kadar olan yolculuğudur. Bir iz, birden fazla serviste gerçekleşen işlemleri içerir.

1. Span (Aralık): İz içindeki tek bir işlemi veya servisteki bir işlem adımını temsil eder. Her span, aşağıdaki bilgileri içerir:

   • Başlangıç ve Bitiş Zamanı: İşlemin ne kadar sürdüğünü belirlemek için.

   • Adı: İşlemin veya servisin adı.

   • Etiketler (Tags): Ek bilgi ve meta veriler (örneğin, HTTP durumu, hata mesajları).

   • Bağlantılar: Diğer span'lerle ilişkisini gösterir (örneğin, ebeveyn span).

1. Context Propagation (Bağlam Yayılması): Bir iz ve span bilgisinin servisler arasında taşınmasıdır. Bu sayede, bir isteğin servisler arası yolculuğu takip edilebilir.

Dağıtık İzleme Nasıl Çalışır?

1. İstek Başlatma: Kullanıcı veya istemci, bir isteği başlatır. Bu isteğe özgü bir  trace ID  ve  span ID  oluşturulur.

1. Bağlam Bilgisinin Taşınması: İstek, servisler arasında iletilirken, trace ID ve span ID gibi bağlam bilgileri HTTP başlıkları veya diğer iletişim protokolleri aracılığıyla taşınır.

1. Span Oluşturma ve Kaydetme: Her servis, kendine ait bir span oluşturur ve başlangıç/bitiş zamanlarını, meta verileri kaydeder. Bu bilgiler merkezi bir izleme sistemine gönderilir.

1. Veri Toplama ve Analiz: Toplanan iz ve span verileri, dağıtık izleme aracı tarafından toplanır ve görselleştirilir. Bu sayede, bir isteğin tam yolu ve her bir servisteki performansı analiz edilebilir.

Dağıtık İzleme Araçları

1. Jaeger

• Tanım: CNCF (Cloud Native Computing Foundation) tarafından desteklenen açık kaynaklı bir dağıtık izleme sistemidir.

• Özellikler:

  • Yüksek performanslı ve ölçeklenebilir.

  • OpenTracing standardını destekler.

  • İzleme verilerinin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için gelişmiş arayüz.

• Kullanım Alanları:

  • Mikroservisler arasındaki isteklerin izlenmesi.

  • Gecikme ve performans sorunlarının tespiti.

  • Servis bağımlılıklarının haritalanması.

2. Zipkin

• Tanım: Twitter tarafından geliştirilen ve açık kaynaklı olarak sunulan bir dağıtık izleme sistemidir.

• Özellikler:

  • OpenTracing ve OpenTelemetry ile uyumludur.

  • Hafif ve kolay kurulabilir.

  • İzleme verilerinin toplanması ve görselleştirilmesi için kullanıcı dostu arayüz.

• Kullanım Alanları:

  • Mikroservisler arasındaki gecikmelerin ve hataların tespiti.

  • Servis çağrı hiyerarşisinin anlaşılması.

3. OpenTelemetry

• Tanım: CNCF tarafından desteklenen ve izleme verilerinin toplanması için açık bir standart ve araç seti sunan projedir.

• Özellikler:

  • Metrik, log ve iz verilerinin toplanmasını birleştirir.

  • Birçok dil ve platform için SDK desteği.

  • Farklı izleme sistemleriyle entegrasyon (Jaeger, Zipkin, Prometheus vb.).

• Kullanım Alanları:

  • Standartlaştırılmış bir şekilde izleme verilerinin toplanması.

  • Farklı izleme araçları arasında geçiş yapabilme esnekliği.

Dağıtık İzleme Uygulama Adımları

• İzleme Stratejisi Belirleme

• • Hangi servislerin izleneceğini ve hangi metriklerin önemli olduğunu belirleyin.

  • İzleme hedeflerini ve başarı kriterlerini tanımlayın.

• Araç Seçimi ve Kurulum

• • İhtiyaçlarınıza en uygun dağıtık izleme aracını seçin (Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry vb.).

  • Seçtiğiniz aracı sisteminize entegre edin ve gerekli bileşenleri kurun.

• Kod Entegrasyonu

• • Uygulama kodunuza izleme kütüphanelerini ekleyin.

  • Span ve trace oluşturma, bağlam yayılması gibi işlemleri kodunuzda uygulayın.

  • Otomatik izleme sağlayan APM (Application Performance Monitoring) araçlarını da kullanabilirsiniz.

• Bağlam Bilgisinin Taşınması

• • Servisler arası iletişimde bağlam bilgisinin (trace ID, span ID) taşınmasını sağlayın.

  • HTTP başlıkları, mesaj kuyruğu özellikleri veya diğer iletişim protokolleri aracılığıyla bu bilgileri iletin.

• Veri Toplama ve Depolama

• • İzleme verilerinin merkezi bir sistemde toplanmasını ve depolanmasını sağlayın.

  • Yüksek hacimli veriler için ölçeklenebilir bir altyapı kullanın.

• Görselleştirme ve Analiz

• • İzleme aracı tarafından sunulan arayüzleri kullanarak verileri görselleştirin.

  • Performans sorunlarını, gecikmeleri ve hata noktalarını analiz edin.

• Sürekli İyileştirme

• • Elde ettiğiniz verileri kullanarak sisteminizi optimize edin.

  • İzleme stratejinizi ve metriklerinizi düzenli olarak gözden geçirin.

En İyi Uygulamalar

• Standartları Kullanın

• • OpenTracing ve OpenTelemetry gibi açık standartları kullanarak, farklı araçlar ve platformlar arasında uyumluluk sağlayın.

• Bağlam Yayılmasını Doğru Uygulayın

• • Bağlam bilgisinin tüm servisler arasında doğru bir şekilde taşındığından emin olun. Bu, izlerin ve span'lerin doğru bir şekilde ilişkilendirilmesi için kritiktir.

• Ölçeklenebilirlik ve Performansa Dikkat Edin

• • İzleme verilerinin toplanması ve işlenmesi sistem performansını etkilememelidir.

  • Hafif kütüphaneler ve asenkron işlemler kullanarak performans üzerindeki yükü minimize edin.

• Güvenlik ve Gizliliği Sağlayın

• • İzleme verilerinde hassas bilgilerin yer almadığından emin olun.

  • Verilerin güvenli bir şekilde iletilmesini ve saklanmasını sağlayın.

• Otomatik İzleme Araçları Kullanın

• • Mümkün olduğunda, otomatik izleme ve enstrümantasyon sağlayan araçları kullanarak kod değişikliklerini minimize edin.

• Uyarı ve Bildirim Sistemleriyle Entegre Edin

• • İzleme verilerini uyarı ve bildirim sistemleriyle entegre ederek, anormal durumlarda proaktif müdahale imkanı sağlayın.

Örnek Senaryo

Senaryo:

Bir çevrimiçi alışveriş platformu, mikroservis mimarisi kullanarak aşağıdaki servislerden oluşmaktadır:

• Kullanıcı Servisi

• Ürün Servisi

• Sepet Servisi

• Sipariş Servisi

• Ödeme Servisi

Kullanıcı, bir ürün satın almak istediğinde, bu istek birden fazla servis üzerinden geçer. Bir sipariş oluşturma işlemi sırasında performans sorunları yaşanmaktadır ve gecikmeler meydana gelmektedir.

Dağıtık İzleme Uygulaması:

• Araç Seçimi ve Kurulum

• • Jaeger  kullanmaya karar verilir ve sistem üzerine kurulur.

• Kod Entegrasyonu

• • Tüm servislerde Jaeger'ın desteklediği izleme kütüphaneleri entegre edilir.

  • Servisler, gelen isteklerdeki bağlam bilgisini alır ve yeni span'ler oluşturur.

• Bağlam Yayılması

• • İsteklerin HTTP başlıkları aracılığıyla trace ID ve span ID bilgileri taşınır.

  • Her servis, kendi span'ini oluştururken bu bağlam bilgilerini kullanır.

• Veri Toplama ve Analiz

• • Jaeger UI üzerinden, bir sipariş işleminin hangi servislerden geçtiği ve her bir serviste ne kadar zaman harcandığı gözlemlenir.

  • Gecikmenin özellikle  Ödeme Servisi'nde olduğu tespit edilir.

• Sorun Giderme ve Optimizasyon

• • Ödeme Servisi'nde yapılan analiz sonucunda, bir üçüncü taraf ödeme sağlayıcısına yapılan çağrıda gecikme olduğu belirlenir.

  • Bu sorun, ödeme sağlayıcısıyla iletişime geçilerek veya alternatif bir çözümle giderilir.

Sonuç

Dağıtık İzleme, mikroservis mimarisinin karmaşıklığını yönetmek ve sistemin performansını optimize etmek için vazgeçilmez bir araçtır. Bir isteğin veya işlemin sistem boyunca izlenmesi, performans sorunlarının ve hataların hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlar. Doğru araçların ve en iyi uygulamaların kullanılmasıyla, dağıtık izleme süreçleri etkili bir şekilde uygulanabilir ve mikroservislerin getirdiği zorluklar aşılabilir.

Mikroservis mimarisinde dağıtık izlemenin benimsenmesi, sistemin genel görünürlüğünü artırır, geliştirici ve operasyon ekiplerinin işini kolaylaştırır ve nihayetinde kullanıcı deneyimini iyileştirir. Sürekli izleme ve iyileştirme, mikroservis tabanlı uygulamaların başarılı ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

Sağlık Kontrolleri ve Alarm Mekanizmaları

Mikroservis mimarisinde, uygulamanın genel sağlığını ve performansını izlemek, kesintisiz hizmet sunabilmek için kritik öneme sahiptir.  Sağlık Kontrolleri (Health Checks)  ve  Alarm Mekanizmaları, sistemin sürekli olarak izlenmesini, olası sorunların erken tespit edilmesini ve proaktif müdahalelerin yapılmasını sağlar. Bu sayede, mikroservis tabanlı uygulamaların güvenilirliği ve kullanılabilirliği artırılır.

Sağlık Kontrolleri (Health Checks)

Tanım

Sağlık kontrolleri, bir mikroservisin veya bileşenin çalışma durumunu belirlemek için kullanılan testler veya denetimlerdir. Sağlık kontrolleri, sistemin genel durumunu ve performansını izlemeye yardımcı olur, potansiyel sorunları önceden tespit etmeyi sağlar.

Neden Önemlidir?

1. Kesintisiz Hizmet Sunumu: Sağlık kontrolleri sayesinde, arızalı veya düzgün çalışmayan servisler tespit edilerek, kullanıcıların kesintisiz hizmet alması sağlanır.

1. Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme: Sağlık kontrolleri, yük dengeleyicilerin ve orkestrasyon araçlarının (örneğin Kubernetes) servislerin durumunu bilmesini ve buna göre trafik yönlendirmesini sağlar.

1. Hızlı Hata Tespiti ve Müdahale: Sağlık kontrolleri, sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve otomatik veya manuel müdahalelerin yapılmasını kolaylaştırır.

Sağlık Kontrol Türleri

• Liveness (Canlılık) Kontrolü

• • Amaç: Mikroservisin hala çalışıp çalışmadığını belirlemek.

  • Kullanım Alanı: Servisin kilitlenmesi veya yanıt veremez hale gelmesi durumunda yeniden başlatılması için kullanılır.

  • Örnek: Servisin ana işleminin çalışıp çalışmadığını kontrol eden basit bir HTTP endpoint'i (/healthz gibi).

• Readiness (Hazırlık) Kontrolü

• • Amaç: Mikroservisin istekleri işlemeye hazır olup olmadığını belirlemek.

  • Kullanım Alanı: Servisin başlatma işlemleri tamamlanmadan önce trafiğin yönlendirilmemesi için kullanılır.

  • Örnek: Bağlantı havuzlarının oluşturulması, konfigürasyonların yüklenmesi gibi işlemlerin tamamlanıp tamamlanmadığını kontrol eden bir endpoint.

• Startup (Başlatma) Kontrolü

• • Amaç: Mikroservisin başarılı bir şekilde başlatılıp başlatılmadığını belirlemek.

  • Kullanım Alanı: Başlatma süresi uzun olan uygulamaların, başlatma işlemleri tamamlanmadan önce yeniden başlatılmasını engellemek için kullanılır.

  • Örnek: Uygulamanın tüm başlangıç adımlarını tamamlayıp tamamlamadığını kontrol eden bir endpoint.

• Dependency Kontrolleri

• • Amaç: Mikroservisin bağımlı olduğu diğer servislerin veya bileşenlerin (veritabanı, mesaj kuyruğu vb.) durumunu kontrol etmek.

  • Kullanım Alanı: Bağımlılıklardaki sorunların tespit edilmesi ve servislerin uygun şekilde yanıt vermesi için kullanılır.

  • Örnek: Veritabanı bağlantısının sağlanıp sağlanmadığını kontrol eden bir test.

Sağlık Kontrollerinin Uygulanması

• HTTP Endpoint'leri

• • En yaygın yöntem, servis içinde belirli bir URL üzerinden sağlık durumunu raporlayan HTTP endpoint'leri oluşturmaktır.

  • Örnek:  /health,  /ready,  /live  gibi endpoint'ler.

• Standartlaştırılmış Protokoller ve Formatlar

• • OpenAPI,  Prometheus  gibi standartları kullanarak sağlık kontrollerinin formatını ve sunumunu standartlaştırabilirsiniz.

  • Örnek: Prometheus'un  /metrics  endpoint'i aracılığıyla metriklerin sunulması.

• Üçüncü Parti Kütüphaneler ve Araçlar

• • Sağlık kontrollerini kolaylaştırmak için çeşitli dil ve platformlar için hazır kütüphaneler bulunmaktadır.

  • Örnekler:

    • Spring Boot Actuator  (Java/Spring uygulamaları için).

    • Health Checks Middleware  (Node.js için).

    • Health Check Packages  (Python için, örneğin  healthchecks).

• Konfigürasyon ve Ayarlar

• • Sağlık kontrollerinin sıklığı, zaman aşımı süreleri ve tekrar deneme politikaları gibi ayarlar, orkestrasyon araçları veya yük dengeleyiciler tarafından yönetilebilir.

  • Örnek: Kubernetes'de  livenessProbe  ve  readinessProbe  konfigürasyonları.

En İyi Uygulamalar

• Basit ve Hızlı Kontroller Yapın

• • Sağlık kontrolleri hızlı yanıt vermeli ve karmaşık işlemler içermemelidir. Aksi halde sistem üzerinde ek yük oluşturabilir.

• Anlamlı Yanıtlar Sağlayın

• • Sağlık kontrol endpoint'leri, servis durumunu net bir şekilde ifade etmeli. Örneğin, HTTP 200 OK sağlıklı, HTTP 503 Service Unavailable sağlıksız durumları temsil edebilir.

• Bağımlılıklara Dikkat Edin

• • Bağımlı olduğunuz servislerin ve bileşenlerin durumunu kontrol edin, ancak bu kontrolleri optimize edin. Her sağlık kontrolünde veritabanına sorgu atmak yerine bağlantının açık olup olmadığını kontrol edebilirsiniz.

• Güvenlik Konularına Dikkat Edin

• • Sağlık kontrol endpoint'leri hassas bilgi içermemelidir. Erişim kontrolü veya sınırlama gerekebilir.

• Orkestrasyon Araçları ile Entegrasyon

• • Kubernetes gibi orkestrasyon araçları kullanıyorsanız, sağlık kontrollerini bu sistemlerle entegre edin. Bu, otomatik yeniden başlatma, ölçeklendirme ve yük dengeleme işlemlerini kolaylaştırır.

————————

Alarm Mekanizmaları

Tanım

Alarm mekanizmaları, sistemde meydana gelen belirli olaylar veya durumlar karşısında uyarılar oluşturarak ilgili ekipleri bilgilendiren sistemlerdir. Alarm mekanizmaları, sağlık kontrolleri ve izleme sistemleriyle entegre çalışarak, proaktif müdahalelerin yapılmasını sağlar.

Neden Önemlidir?

• Hızlı Müdahale

• • Sorunların ve anormalliklerin hızlı bir şekilde tespit edilmesi ve müdahale edilmesi, sistem kesintilerini ve olumsuz kullanıcı deneyimlerini azaltır.

• SLA'lerin Karşılanması

• • Hizmet Düzeyi Anlaşmaları (SLA) gereği belirli bir performans ve erişilebilirlik seviyesinin korunması için alarm mekanizmaları kritiktir.

• Güvenlik Olaylarının Tespiti

• • Anormal erişim denemeleri veya güvenlik ihlalleri gibi durumlarda alarm sistemleri sayesinde hızlı aksiyon alınabilir.

Alarm Mekanizmalarının Bileşenleri

• Olay Tespiti

• • İzleme sistemleri veya sağlık kontrolleri aracılığıyla belirli bir eşik değerin aşılması veya bir hatanın oluşması durumunda olayın tespit edilmesi.

• Uyarı Oluşturma

• • Tespit edilen olay hakkında detaylı bir uyarının oluşturulması.

• Bildirim

• • Uyarının ilgili ekip veya kişilere iletilmesi. Bu, e-posta, SMS, anlık mesajlaşma uygulamaları veya çağrı sistemleri aracılığıyla olabilir.

• Olay Yönetimi

• • Oluşturulan uyarıların takibi, önceliklendirilmesi ve çözüm sürecinin yönetilmesi.

Alarm Mekanizmaları İçin Kullanılan Araçlar

• Prometheus Alertmanager

• • Prometheus ile entegre çalışan, uyarıların yönetimi ve yönlendirilmesi için kullanılan bir araçtır.

  • Özellikler:

    • Uyarı kurallarının tanımlanması.

    • Uyarıların gruplandırılması ve bastırılması.

    • Çeşitli bildirim kanallarının desteklenmesi (e-posta, Slack, PagerDuty vb.).

• Grafana Alerting

• • Grafana panelleri üzerinde tanımlanan metrikler için uyarı kuralları oluşturulabilir.

  • Özellikler:

    • Esnek uyarı koşulları ve eşik değerler.

    • Farklı veri kaynaklarından metriklere dayalı uyarılar.

    • Bildirim şablonları ve entegrasyonlar.

• Nagios

• • Sistem ve ağ izleme için kullanılan bir araçtır, uyarı ve bildirim mekanizmaları sunar.

  • Özellikler:

    • Servis ve host izleme.

    • Eklentilerle genişletilebilir yapı.

    • E-posta ve SMS bildirimleri.

• Zabbix

• • Kurumsal düzeyde izleme ve uyarı sistemi sağlayan bir araçtır.

  • Özellikler:

    • Gerçek zamanlı izleme.

    • Esnek uyarı ve bildirim seçenekleri.

    • Otomatik keşif ve haritalama.

• PagerDuty

• • Olay yönetimi ve uyarı sistemleri için kullanılan bulut tabanlı bir hizmettir.

  • Özellikler:

    • Uyarıların önceliklendirilmesi ve yönlendirilmesi.

    • On-call yönetimi ve eskalasyon politikaları.

    • Çeşitli izleme araçlarıyla entegrasyon.

En İyi Uygulamalar

• Anlamlı ve Eyleme Geçirilebilir Uyarılar Oluşturun

• • Uyarıların net ve anlaşılır olması, ilgili ekiplerin hızlıca aksiyon almasını kolaylaştırır.

• Doğru Eşik Değerleri Belirleyin

• • Uyarıların gereksiz yere oluşmasını önlemek için eşik değerlerini dikkatlice ayarlayın. Yanlış eşik değerleri, uyarı yorgunluğuna yol açabilir.

• Uyarıları Önceliklendirin ve Kategorize Edin

• • Uyarıların önem derecesine göre sınıflandırılması, kritik sorunların gözden kaçmasını engeller.

• Bildirim Kanallarını Etkin Kullanın

• • E-posta, SMS, anlık mesajlaşma ve çağrı sistemleri gibi farklı bildirim kanallarını kullanarak uyarıların zamanında iletilmesini sağlayın.

• Olay Yönetimi Süreci Oluşturun

• • Uyarıların alınmasından çözümüne kadar olan süreci tanımlayın ve ekiplerin bu süreci takip etmesini sağlayın.

• Uyarıları Sürekli Gözden Geçirin ve İyileştirin

• • Uyarı mekanizmalarını düzenli olarak gözden geçirerek, gereksiz veya yanlış uyarıları ortadan kaldırın ve sistemi optimize edin.

• Test ve Tatbikatlar Yapın

• • Alarm mekanizmalarının düzgün çalıştığından emin olmak için düzenli testler ve tatbikatlar gerçekleştirin.

————————

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir finansal hizmetler şirketi, mikroservis mimarisini kullanarak kredi başvurusu, hesap yönetimi ve ödeme işlemleri gibi hizmetler sunmaktadır. Şirket, sisteminin yüksek erişilebilirlik ve güvenlik standartlarını karşılamasını istemektedir.

Sağlık Kontrolleri Uygulaması:

• Liveness ve Readiness Endpoint'leri:

• • Her mikroservis,  /live  ve  /ready  endpoint'leri aracılığıyla canlılık ve hazırlık durumunu raporlar.

  • Liveness kontrolü, servisin çalışıp çalışmadığını denetler.

  • Readiness kontrolü, servisin trafiği işlemeye hazır olup olmadığını kontrol eder (örneğin, veritabanı bağlantıları kurulmuş mu).

• Kubernetes Entegrasyonu:

• • Kubernetes, bu endpoint'leri kullanarak pod'ların durumunu izler.

  • Sorunlu pod'lar otomatik olarak yeniden başlatılır veya trafikten çıkarılır.

Alarm Mekanizmaları Uygulaması:

• Prometheus ve Alertmanager Kullanımı:

• • Prometheus, tüm mikroservislerden metrikleri toplar.

  • Örneğin, CPU kullanımı, bellek kullanımı, istek sayısı, hata oranları gibi metrikler izlenir.

• Uyarı Kurallarının Tanımlanması:

• • Hata oranı %1'i aştığında uyarı oluştur.

  • Ortalama yanıt süresi 500 ms'yi geçtiğinde uyarı oluştur.

  • Mikroservislerden biri hazır değilse (readiness kontrolü başarısız), uyarı oluştur.

• Bildirimlerin Yapılması:

• • Alertmanager, oluşan uyarıları ilgili ekiplerin Slack kanalına ve e-posta adreslerine gönderir.

  • Kritik uyarılar için SMS ve telefon araması ile bildirim yapılır.

• Olay Yönetimi Süreci:

• • Uyarıları alan ekipler, olay yönetimi platformu üzerinden sorunu takip eder ve çözüme ulaştırır.

  • Olayın kaynağı, etkilediği servisler ve alınan aksiyonlar kayıt altına alınır.

————————

Sonuç

Sağlık Kontrolleri ve Alarm Mekanizmaları, mikroservis mimarisinin etkin bir şekilde yönetilmesi ve yüksek kullanılabilirliğin sağlanması için vazgeçilmez bileşenlerdir. Sağlık kontrolleri, sistemin genel durumunu izlemeyi ve potansiyel sorunları erken tespit etmeyi sağlar. Alarm mekanizmaları ise oluşan sorunlar karşısında hızlı ve proaktif müdahalelere olanak tanır.

Doğru araçların ve en iyi uygulamaların kullanılmasıyla, mikroservis tabanlı uygulamaların güvenilirliği ve performansı artırılabilir. Sürekli izleme, uyarı ve iyileştirme süreçleri, sistemin değişen ihtiyaçlara ve koşullara uyum sağlamasını kolaylaştırır. Bu sayede, kullanıcılar için kesintisiz ve yüksek kaliteli bir hizmet sunulabilir.

Docker ve Kubernetes ile Mikroservis Yönetimi

Mikroservis mimarisi, uygulamaların küçük, bağımsız ve kolay yönetilebilir bileşenler halinde geliştirilmesini sağlar. Bu yaklaşım, esneklik, ölçeklenebilirlik ve hızlı dağıtım gibi avantajlar sunar.  Docker  ve  Kubernetes, mikroservislerin etkin bir şekilde paketlenmesi, dağıtılması ve yönetilmesi için yaygın olarak kullanılan iki önemli teknolojidir. Bu bölümde, Docker ve Kubernetes'in mikroservis yönetimindeki rolünü, nasıl birlikte çalıştıklarını ve en iyi uygulamaları detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

————————

Docker Nedir?

Docker, uygulamaların ve bağımlılıklarının tek bir birimde (konteyner) paketlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Konteynerler, uygulamanın çalışması için gereken her şeyi içerir, böylece uygulamalar farklı ortamlarda tutarlı bir şekilde çalıştırılabilir.

Docker'ın Temel Bileşenleri

• Docker Image (Docker İmajı)

  • Uygulamanın ve bağımlılıklarının bulunduğu read-only (salt okunur) şablondur.

  • Dockerfile kullanılarak oluşturulur.

  • İmajlar, Docker Hub veya özel kayıt depolarında saklanabilir.

• Docker Container (Docker Konteyneri)

  • İmajın çalıştırılabilir bir örneğidir.

  • İzole bir ortamda çalışır ve diğer konteynerlerden bağımsızdır.

  • Kaynakları (CPU, bellek, disk) sınırlandırılabilir.

• Dockerfile

  • Bir Docker imajının nasıl oluşturulacağını tanımlayan betik dosyasıdır.

  • Temel imajdan başlayarak, uygulama kodunun eklenmesi, bağımlılıkların yüklenmesi ve komutların çalıştırılması gibi adımları içerir.

• Docker Registry (Docker Kayıt Deposu)

  • Docker imajlarının depolandığı ve paylaşıldığı yerdir.

  • Docker Hub, en yaygın kullanılan genel kayıt deposudur.

Docker'ın Mikroservislerde Kullanımının Avantajları

• Taşınabilirlik ve Tutarlılık: Konteynerler, uygulamaların farklı ortamlarda (geliştirme, test, üretim) aynı şekilde çalışmasını sağlar.

• Hafif ve Hızlı: Konteynerler, sanal makinelerden daha hafiftir ve daha hızlı başlatılabilir.

• Kaynak İzolasyonu: Uygulamalar, birbirinden izole bir şekilde çalışır ve sistem kaynaklarını paylaşır.

• Kolay Dağıtım ve Ölçeklendirme: Konteynerler, kolayca kopyalanabilir ve dağıtılabilir, böylece uygulamaların ölçeklendirilmesi basitleşir.

————————

Kubernetes Nedir?

Kubernetes, konteynerleştirilmiş uygulamaların dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetilmesini otomatikleştiren açık kaynaklı bir konteyner orkestrasyon platformudur. Google tarafından geliştirilmiş ve şu anda Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından yönetilmektedir.

Kubernetes'in Temel Bileşenleri

• Pod

  • Kubernetes'teki en küçük dağıtım birimidir.

  • Bir veya daha fazla konteyner içerebilir.

  • Ortak kaynakları ve ağ ayarlarını paylaşan konteyner gruplarıdır.

• Deployment (Dağıtım)

  • Pod'ların istenen durumunu tanımlar ve yönetir.

  • Ölçeklendirme, güncelleme ve geri alma işlemlerini kolaylaştırır.

• Service (Servis)

  • Pod'lar arasında ve dış dünyadan erişim için ağ soyutlaması sağlar.

  • Yük dengeleme ve servis keşfi (service discovery) için kullanılır.

• Namespace (Ad Alanı)

  • Kaynakların mantıksal olarak ayrılmasını sağlar.

  • Farklı projeleri veya ortamları izole etmek için kullanılabilir.

• ConfigMap ve Secret

  • Uygulama konfigürasyonlarını ve gizli bilgileri (API anahtarları, parolalar) yönetmek için kullanılır.

• Ingress

  • HTTP ve HTTPS trafiğini yönlendirmek için kullanılır.

  • Alan adı tabanlı yönlendirme ve TLS sonlandırma özellikleri sunar.

Kubernetes'in Mikroservislerde Kullanımının Avantajları

• Otomatik Ölçeklendirme: HPA (Horizontal Pod Autoscaler) ile yük durumuna göre otomatik ölçeklendirme yapılabilir.

• Kendini İyileştirme: Arızalı konteynerleri yeniden başlatır, başarısız düğümleri değiştirir.

• Servis Keşfi ve Yük Dengeleme: Servislerin otomatik olarak keşfedilmesi ve yükün dengeli dağıtılması sağlanır.

• Gizli Bilgi ve Konfigürasyon Yönetimi: ConfigMap ve Secret ile güvenli ve esnek konfigürasyon yönetimi yapılır.

• Depolama Orkestrasyonu: Farklı depolama sistemleriyle entegrasyon sağlar.

————————

Docker ile Mikroservislerin Yönetimi

Mikroservislerin Konteynerleştirilmesi

• Her bir mikroservis, kendi Docker imajına sahip olacak şekilde paketlenir.

• Dockerfile  kullanarak, uygulamanın çalışması için gereken tüm bağımlılıklar ve yapılandırmalar tanımlanır.

• Örnek Dockerfile:

•     FROM node:14-alpine

•     WORKDIR /app

•     COPY package.json .

•     RUN npm install

•     COPY . .

•     EXPOSE 3000

•     CMD ["npm", "start"]

Docker Compose ile Yerel Geliştirme ve Test

• Docker Compose, birden fazla konteyneri tanımlamak ve çalıştırmak için kullanılan bir araçtır.

• Mikroservislerin ve bağımlılıklarının (veritabanı, mesaj kuyruğu vb.) yerel olarak kolayca çalıştırılmasını sağlar.

• docker-compose.yml  dosyasıyla servisler tanımlanır.

•     version: '3'

•     services:

•       service1:

•         build: ./service1

•         ports:

•           - "3000:3000"

•       service2:

•         build: ./service2

•         ports:

•           - "3001:3000"

•       database:

•         image: postgres:13

•         environment:

•           POSTGRES_USER: user

•           POSTGRES_PASSWORD: password

Docker Registry Kullanımı

• İmajlar, Docker Hub veya özel bir kayıt deposunda saklanabilir.

• Docker Hub'a imaj göndermek:

•     docker build -t username/microservice1:latest .

•     docker push username/microservice1:latest

————————

Kubernetes ile Mikroservislerin Yönetimi

Mikroservislerin Dağıtımı

• Deployment  kaynakları kullanılarak mikroservislerin istenen durumu tanımlanır.

• Örnek Deployment Tanımı:

•     apiVersion: apps/v1

•     kind: Deployment

•     metadata:

•       name: microservice1-deployment

•     spec:

•       replicas: 3

•       selector:

•         matchLabels:

•           app: microservice1

•       template:

•         metadata:

•           labels:

•             app: microservice1

•         spec:

•           containers:

•           - name: microservice1

•             image: username/microservice1:latest

•             ports:

•             - containerPort: 3000

Servislerin Tanımlanması ve Erişimi

• Service  kaynakları, Pod'lara erişim için bir ağ soyutlaması sağlar.

• ClusterIP,  NodePort,  LoadBalancer  gibi farklı servis tipleri vardır.

• Örnek Service Tanımı:

•     apiVersion: v1

•     kind: Service

•     metadata:

•       name: microservice1-service

•     spec:

•       selector:

•         app: microservice1

•       ports:

•       - protocol: TCP

•         port: 80

•         targetPort: 3000

•       type: ClusterIP

Otomatik Ölçeklendirme

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA), metriklere göre Pod sayısını otomatik olarak ayarlar.

• Örnek HPA Tanımı:

•     apiVersion: autoscaling/v2beta2

•     kind: HorizontalPodAutoscaler

•     metadata:

•       name: microservice1-hpa

•     spec:

•       scaleTargetRef:

•         apiVersion: apps/v1

•         kind: Deployment

•         name: microservice1-deployment

•       minReplicas: 2

•       maxReplicas: 10

•       metrics:

•       - type: Resource

•         resource:

•           name: cpu

•           target:

•             type: Utilization

•             averageUtilization: 50

Yük Dengeleme ve Servis Keşfi

• Kubernetes, servislerin IP adreslerini ve portlarını otomatik olarak yönetir.

• DNS  tabanlı servis keşfi ile servisler birbirlerine kolayca erişebilir.

• Yük dengeleme, servisler aracılığıyla otomatik olarak sağlanır.

Güncellemeler ve Geri Alma

• Rolling Update  stratejisi ile uygulamalar kesintisiz güncellenir.

• Deployment'lar üzerinden yeni imajlar dağıtılır ve eski sürümler yavaşça yenileriyle değiştirilir.

• Sorunlu bir güncelleme durumunda,  kubectl rollout undo  komutuyla önceki sürüme geri dönülebilir.

Konfigürasyon ve Gizli Bilgi Yönetimi

• ConfigMap  ve  Secret, uygulama konfigürasyonlarını ve hassas verileri yönetmek için kullanılır.

• Örnek ConfigMap Tanımı:

•     apiVersion: v1

•     kind: ConfigMap

•     metadata:

•       name: microservice1-config

•     data:

•       DATABASE_HOST: "database"

•       DATABASE_PORT: "5432"

————————

Docker ve Kubernetes Birlikte Nasıl Çalışır?

• Docker, uygulamaları konteynerleştirmek için kullanılır.

• Kubernetes, bu konteynerleri dağıtmak, yönetmek ve ölçeklendirmek için kullanılır.

• Docker imajları, Kubernetes tarafından Pod'lar içinde çalıştırılır.

Mikroservis Dağıtım Süreci

1. Konteynerleştirme: Mikroservisler, Docker imajları olarak paketlenir ve kayıt deposuna gönderilir.

2. Kubernetes Manifest Dosyaları: Deployment, Service, ConfigMap gibi kaynakları tanımlayan YAML dosyaları oluşturulur.

3. Dağıtım:  kubectl apply -f  komutuyla Kubernetes kaynakları oluşturulur veya güncellenir.

4. İzleme ve Yönetim: Kubernetes, uygulamaların istenen durumda kalmasını sağlar.  kubectl  komutlarıyla veya Kubernetes Dashboard ile sistem izlenir ve yönetilir.

————————

En İyi Uygulamalar

Konteynerleştirme ve Docker Kullanımı

• Minimal Temel İmajlar Kullanın: Mümkün olduğunca küçük ve güvenli temel imajlar seçin (örneğin,  alpine  tabanlı imajlar).

• Katmanları Optimize Edin: Dockerfile'da katmanları düzenleyerek imaj boyutunu küçültün.

• Bağımlılıkları Belirtin: Tüm bağımlılıkları Dockerfile içinde açıkça tanımlayın.

• Güvenlik Güncellemelerini Takip Edin: İmajları düzenli olarak güncelleyerek güvenlik yamalarını uygulayın.

Kubernetes ile Yönetim

• İstenen Durumu Tanımlayın: Kubernetes'te kaynakları tanımlarken istenen durumu açıkça belirtin.

• Kaynak Limitleri Belirleyin: Pod'lar için CPU ve bellek limitleri tanımlayarak kaynak yönetimini optimize edin.

• Namespace Kullanın: Kaynakları organize etmek ve izole etmek için ad alanlarını kullanın.

• Versiyon Kontrolü: Kubernetes manifest dosyalarını versiyon kontrol sistemiyle yönetin.

• CI/CD Entegrasyonu: Sürekli entegrasyon ve dağıtım süreçlerine Kubernetes'i entegre edin.

Güvenlik ve Gizli Bilgiler

• Secret Kaynaklarını Kullanın: Parolalar, API anahtarları gibi hassas verileri Secret kaynaklarıyla yönetin.

• Role-Based Access Control (RBAC): Kubernetes'te erişim kontrollerini yapılandırarak güvenliği artırın.

• Güvenlik Politikaları: Pod Security Policy veya üçüncü taraf araçlarla güvenlik politikaları uygulayın.

İzleme ve Loglama

• Merkezi Log Yönetimi: Logları merkezi bir sistemde toplayarak analiz edin (örneğin, ELK Stack).

• Metrik Toplama: Prometheus ve Grafana gibi araçlarla metrikleri izleyin.

• Dağıtık İzleme: Jaeger veya Zipkin ile mikroservisler arasındaki istekleri izleyin.

————————

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir e-ticaret platformu, mikroservis mimarisini kullanarak ürün kataloğu, sipariş yönetimi, ödeme işlemleri ve kullanıcı yönetimi gibi hizmetler sunmaktadır. Şirket, Docker ve Kubernetes'i kullanarak uygulamalarını konteynerleştirmek ve yönetmek istemektedir.

Adımlar:

• Mikroservislerin Konteynerleştirilmesi

• • Her mikroservis için Dockerfile oluşturulur.

  • Uygulama kodu ve bağımlılıklar imaja eklenir.

  • İmajlar, özel bir Docker Registry'ye (örneğin, AWS ECR) gönderilir.

• Kubernetes Konfigürasyonlarının Oluşturulması

• • Her mikroservis için Deployment ve Service kaynakları tanımlanır.

  • ConfigMap ve Secret kaynaklarıyla konfigürasyonlar ve gizli bilgiler yönetilir.

• Dağıtım Süreci

• • Kubernetes manifest dosyaları, versiyon kontrol sistemiyle yönetilir.

  • kubectl apply -f  komutuyla kaynaklar oluşturulur.

  • Uygulamalar, Kubernetes kümesinde çalışmaya başlar.

• Otomatik Ölçeklendirme

• • HPA kullanılarak mikroservislerin yük durumuna göre otomatik ölçeklendirilmesi sağlanır.

  • Minimum ve maksimum Pod sayıları belirlenir.

• İzleme ve Loglama

• • Prometheus ile metrikler toplanır.

  • Grafana ile metrikler görselleştirilir.

  • ELK Stack ile loglar merkezi olarak yönetilir.

• Güvenlik ve Erişim Kontrolleri

• • RBAC ile kullanıcı ve servis hesapları için erişim kontrolleri yapılandırılır.

  • TLS sertifikaları ve Ingress kaynaklarıyla güvenli iletişim sağlanır.

————————

Sonuç

Docker ve Kubernetes, mikroservislerin etkin bir şekilde paketlenmesi, dağıtılması ve yönetilmesi için güçlü bir kombinasyon sunar. Docker, uygulamaların ve bağımlılıklarının izole ve taşınabilir bir şekilde paketlenmesini sağlarken, Kubernetes bu konteynerlerin ölçeklenebilir ve güvenilir bir şekilde orkestrasyonunu yapar. Bu teknolojilerin doğru bir şekilde kullanılması, mikroservis tabanlı uygulamaların esnekliğini, performansını ve güvenilirliğini artırır.

En iyi uygulamaların ve doğru araçların kullanılmasıyla, Docker ve Kubernetes ile mikroservis yönetimi başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilir. Sürekli entegrasyon ve dağıtım süreçlerinin otomasyonu, izleme ve güvenlik konularına verilen önem, mikroservis mimarisinin sunduğu avantajlardan tam anlamıyla yararlanılmasını sağlar.

Servis Mesh (Istio, Linkerd)

Mikroservis mimarisinde, uygulama bileşenleri birbirleriyle sık sık iletişim kurar. Bu iletişim, uygulamanın karmaşıklığı arttıkça yönetilmesi zor hale gelir.  Servis Mesh, mikroservisler arasındaki iletişimi yönetmek, güvenliğini sağlamak ve izleme yeteneklerini geliştirmek için kullanılan bir altyapı katmanıdır. Servis mesh, uygulama kodunu değiştirmeden, mikroservislerin ağ iletişimini kontrol etmeyi ve optimize etmeyi sağlar.

Bu bölümde, servis mesh kavramını, faydalarını ve popüler servis mesh çözümleri olan  Istio  ve  Linkerd'i detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

————————

Servis Mesh Nedir?

Servis Mesh, mikroservislerin kendi aralarındaki iletişimi yöneten ve kontrol eden bir altyapıdır. Uygulama katmanından bağımsız olarak çalışan servis mesh, ağ trafiğini yönetir, güvenlik politikalarını uygular ve servisler arasındaki iletişimi izler.

Servis Mesh'in Temel Bileşenleri

• Data Plane (Veri Düzlemi)

• • Mikroservislerin yanında çalışan ve genellikle  sidecar proxy  olarak adlandırılan hafif proxy bileşenlerinden oluşur.

  • Envoy,  Linkerd2-proxy  gibi proxy'ler kullanılır.

  • Tüm ağ trafiği bu proxy'ler üzerinden geçer, böylece trafik kontrol edilebilir ve izlenebilir.

• Control Plane (Kontrol Düzlemi)

• • Data plane bileşenlerini yapılandırır ve yönetir.

  • Güvenlik politikaları, trafik yönetimi kuralları ve izleme ayarları gibi konfigürasyonları dağıtır.

  • Istio Pilot,  Linkerd Control Plane  gibi bileşenler kontrol düzlemini oluşturur.

Servis Mesh'in Sağladığı Özellikler

• Trafik Yönetimi

• • Yük Dengeleme: Trafiği servis örnekleri arasında dengeler.

  • Canary Release ve A/B Testleri: Yeni sürümlerin kademeli olarak dağıtılmasını sağlar.

  • Circuit Breaking: Arızalı servisleri tespit eder ve trafiği yönlendirir.

  • Retry ve Timeout Mekanizmaları: Ağ hatalarına karşı dayanıklılığı artırır.

• Güvenlik

• • Mutual TLS (mTLS): Servisler arasındaki iletişimi şifreler ve kimlik doğrulaması yapar.

  • Erişim Kontrolü: Servislerin hangi diğer servislere erişebileceğini kontrol eder.

  • Güvenlik Politikaları: Merkezi olarak yönetilen güvenlik politikaları uygulanır.

• İzleme ve Telemetri

• • Dağıtık İzleme: Servisler arasındaki isteklerin izlenmesini sağlar.

  • Metrik Toplama: Performans ve sağlık metriklerini toplar.

  • Loglama: Ağ trafiği hakkında detaylı loglar sağlar.

• Politika Yönetimi

• • Konfigürasyon Yönetimi: Trafik kuralları ve politikalar merkezi olarak yönetilir.

  • Politika Doğrulama: Yanlış yapılandırmaların uygulanmasını engeller.

————————

Istio

Istio, açık kaynaklı ve platform bağımsız bir servis mesh çözümüdür. Google, IBM ve Lyft tarafından geliştirilmiştir. Istio, Kubernetes ile sıkı entegrasyona sahip olmakla birlikte, diğer ortamlarla da çalışabilir.

Istio'nun Mimari Bileşenleri

• Envoy Proxy

• • Her mikroservisin yanında çalışan sidecar proxy'dir.

  • Trafiği yönetir ve istatistikleri toplar.

• Control Plane Bileşenleri

• • Pilot: Trafik yönetimi ve konfigürasyon dağıtımını sağlar.

  • Citadel: Güvenlik ve sertifika yönetimini yapar.

  • Galley: Konfigürasyon doğrulama ve politikaları yönetir.

  • Mixer: Telemetri verilerini toplar ve politikaları uygular (Not: Yeni sürümlerde Mixer'in fonksiyonları diğer bileşenlere dağıtılmıştır).

Istio'nun Temel Özellikleri

• Trafik Yönetimi

• • VirtualService  ve  DestinationRule  kaynakları ile trafik yönlendirme kuralları tanımlanır.

  • Canary Release  ve  Mavi/Yeşil Dağıtım  gibi dağıtım stratejileri uygulanabilir.

  • Fault Injection  ile hata senaryoları simüle edilebilir.

• Güvenlik

• • Mutual TLS  ile servisler arası güvenli iletişim sağlanır.

  • AuthenticationPolicy  ve  AuthorizationPolicy  ile erişim kontrolleri tanımlanır.

  • Sertifika Yönetimi  otomatik olarak gerçekleştirilir.

• İzleme ve Telemetri

• • Prometheus,  Grafana,  Jaeger  gibi araçlarla entegrasyon sağlar.

  • Servisler arasındaki trafiğin detaylı metrikleri ve izleri toplanır.

• Politika Yönetimi

• • Merkezi bir noktadan politikaların yönetilmesini ve uygulanmasını sağlar.

  • Konfigürasyon Doğrulama  ile hatalı yapılandırmaların önüne geçer.

Istio ile Çalışma Adımları

• Kurulum

• • Istio,  istioctl  veya  Helm  kullanılarak Kubernetes kümesine kurulabilir.

  • Kurulum sırasında istenilen özellikler etkinleştirilebilir veya devre dışı bırakılabilir.

• Sidecar Enjeksiyonu

• • Automatic Sidecar Injection: Kubernetes Namespace'inde otomatik olarak Envoy proxy eklenir.

  • Manual Sidecar Injection:  istioctl kube-inject  komutu kullanılarak pod tanımlarına sidecar eklenir.

• Konfigürasyon ve Politikaların Tanımlanması

• • VirtualService,  DestinationRule  gibi kaynaklar oluşturularak trafik yönetimi kuralları tanımlanır.

  • AuthenticationPolicy  ve  AuthorizationPolicy  ile güvenlik politikaları belirlenir.

• İzleme ve Analiz

• • Istio, metrikleri ve logları toplar ve izleme araçlarına iletir.

  • Kiali  gibi araçlarla servis mesh görselleştirilebilir.

————————

Linkerd

Linkerd, CNCF tarafından barındırılan ve mikroservislerin güvenli, hızlı ve güvenilir bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan hafif bir servis mesh çözümüdür. Linkerd, basitlik ve performansa odaklanır.

Linkerd'nin Mimari Bileşenleri

• Data Plane

• • Linkerd2-proxy: Her pod içinde çalışan ultra hafif, yüksek performanslı bir proxy'dir.

  • Rust diliyle yazılmıştır ve düşük gecikme süresi sağlar.

• Control Plane

• • Controller: Data plane proxy'lerini yönetir ve konfigürasyonları dağıtır.

  • Web Dashboard: Kullanıcı dostu arayüz ile servis mesh'in durumunu izlemeyi sağlar.

  • CLI Araçları:  linkerd  komutu ile yönetim ve izleme işlemleri yapılır.

Linkerd'nin Temel Özellikleri

• Kolay Kurulum ve Kullanım

• • Hızlı ve basit bir şekilde kurulabilir.

  • Varsayılan ayarlarla minimum konfigürasyon gerektirir.

• Güvenlik

• • Mutual TLS  varsayılan olarak etkinleştirilmiştir.

  • Sertifika yönetimi otomatik olarak gerçekleştirilir.

• Performans

• • Hafif ve yüksek performanslı proxy ile düşük gecikme süresi sağlar.

  • Sistem kaynaklarını minimum düzeyde kullanır.

• İzleme ve Telemetri

• • Detaylı metrikler ve istatistikler sunar.

  • Grafana  ve  Prometheus  entegrasyonu mevcuttur.

Linkerd ile Çalışma Adımları

• Kurulum

• • linkerd install  komutu ile Kubernetes kümesine kurulabilir.

  • Kurulum öncesi  linkerd check  komutu ile sistem gereksinimleri kontrol edilir.

• Sidecar Enjeksiyonu

• • Automatic Proxy Injection: Namespace etiketlenerek yeni oluşturulan pod'lara otomatik proxy eklenir.

  • Manual Proxy Injection:  linkerd inject  komutu ile mevcut manifest dosyalarına proxy eklenir.

• İzleme ve Analiz

• • linkerd dashboard  komutu ile web arayüzü açılır.

  • Servislerin metrikleri ve sağlık durumu izlenebilir.

————————

Istio ve Linkerd Karşılaştırması

Özellik	Istio	Linkerd
Kurulum ve Kullanım	Daha karmaşık, daha fazla konfigürasyon seçeneği	Daha basit, varsayılan ayarlarla kolay kullanım
Performans	Ek özellikler nedeniyle biraz daha fazla kaynak kullanımı	Hafif ve yüksek performanslı
Güvenlik	mTLS ve erişim kontrolü, esnek güvenlik politikaları	Varsayılan mTLS, otomatik sertifika yönetimi
İzleme ve Telemetri	Gelişmiş izleme ve telemetri özellikleri	Temel izleme ve metrikler
Topluluk ve Destek	Geniş topluluk, büyük şirketlerin desteği	Aktif topluluk, CNCF tarafından destekleniyor
Esneklik ve Özelleştirme	Çok sayıda özellik ve özelleştirme imkanı	Daha sınırlı ancak yeterli özellikler

Seçim Kriterleri

• Istio'yu Tercih Edin Eğer:

• • Gelişmiş trafik yönetimi ve güvenlik özelliklerine ihtiyacınız varsa.

  • Karmaşık ve büyük ölçekli mikroservis mimarisi yönetiyorsanız.

  • Özelleştirme ve esneklik önceliğinizse.

• Linkerd'yi Tercih Edin Eğer:

• • Basit ve hızlı bir kuruluma ihtiyaç duyuyorsanız.

  • Performans ve kaynak kullanımı kritikse.

  • Daha az karmaşık bir servis mesh çözümü arıyorsanız.

————————

Servis Mesh ile En İyi Uygulamalar

• Kademeli Dağıtımlar ve Canary Release

• • Yeni sürümleri kademeli olarak dağıtarak olası sorunları minimize edin.

  • Trafiği yüzde oranlarına göre yeni ve eski sürümler arasında paylaştırın.

• Güvenlik Politikalarını Uygulayın

• • Servisler arası iletişimde mTLS kullanarak veri güvenliğini sağlayın.

  • Erişim kontrolleriyle servislerin yetkisiz erişimini engelleyin.

• İzleme ve Telemetriyi Etkin Kullanın

• • Servislerin performansını ve sağlığını sürekli izleyin.

  • Anormallikleri ve performans sorunlarını hızlıca tespit edin.

• Konfigürasyon ve Politika Yönetimini Standartlaştırın

• • Merkezi bir noktadan konfigürasyonları ve politikaları yönetin.

  • Sürüm kontrol sistemleriyle konfigürasyon değişikliklerini takip edin.

• Karmaşıklığı Yönetilebilir Düzeyde Tutun

• • Servis mesh'in getirdiği ek karmaşıklığı göz önünde bulundurun.

  • Gereksiz özellikleri devre dışı bırakarak sistemi basitleştirin.

• Ekiplerin Eğitimi ve Farkındalığı

• • Geliştirici ve operasyon ekiplerinin servis mesh konusunda eğitimli olmasını sağlayın.

  • Yeni araçların ve süreçlerin benimsenmesi için destekleyici olun.

————————

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir finansal teknoloji şirketi, mikroservis mimarisini kullanarak ödeme işlemleri, kullanıcı yönetimi ve raporlama hizmetleri sunmaktadır. Şirket, servisler arasındaki iletişimi güvenli hale getirmek, trafik yönetimini geliştirmek ve sistemin izlenebilirliğini artırmak istemektedir.

Çözüm:

• Istio'nun Kurulumu ve Kullanımı:

• • Kubernetes kümesine Istio kurulumu yapılır.

  • Mikroservisler, otomatik sidecar enjeksiyonu ile Envoy proxy'leriyle çalışır.

  • mTLS etkinleştirilerek servisler arası iletişim şifrelenir.

  • VirtualService  ve  DestinationRule  kaynakları ile trafiğin yönlendirilmesi ve yük dengeleme kuralları tanımlanır.

  • Kiali  ve  Grafana  ile sistem izlenir ve performans metrikleri takip edilir.

• Trafik Yönetimi ve Güvenlik Politikaları:

• • Canary release stratejisi ile yeni sürümler kademeli olarak dağıtılır.

  • Erişim kontrolleri ile sadece yetkili servislerin belirli servislere erişmesi sağlanır.

  • Hata enjeksiyonu kullanılarak sistemin dayanıklılığı test edilir.

————————

Sonuç

Servis Mesh, mikroservis mimarisinde servisler arasındaki iletişimi yönetmek, güvenliğini sağlamak ve izleme yeteneklerini geliştirmek için güçlü bir araçtır.  Istio  ve  Linkerd, bu alanda en yaygın kullanılan açık kaynaklı çözümlerdir. Istio, zengin özellik seti ve esneklik sunarken, Linkerd basitlik ve performansa odaklanır.

Servis mesh kullanımı, sistemin karmaşıklığını artırabilir, bu nedenle ihtiyaçlarınızı ve ekibinizin yetkinliklerini göz önünde bulundurarak doğru çözümü seçmek önemlidir. Doğru bir şekilde uygulandığında, servis mesh ile mikroservislerin yönetimi daha etkin hale gelir, güvenlik artırılır ve sistemin genel görünürlüğü iyileştirilir. Bu da kullanıcı deneyimini ve işletme verimliliğini olumlu yönde etkiler.

API Gateway Araçları (Kong, NGINX)

Mikroservis mimarisi, uygulamaların daha esnek ve ölçeklenebilir bir şekilde geliştirilmesini sağlar. Ancak bu mimari, servislerin yönetimi ve iletişimi konusunda bazı zorlukları da beraberinde getirir.  API Gateway, mikroservislerin dış dünyaya açılan kapısı olarak işlev görür ve isteklerin doğru servislere yönlendirilmesini, güvenliğin ve politikaların merkezi olarak yönetilmesini sağlar.  Kong  ve  NGINX, bu alanda yaygın olarak kullanılan iki popüler API Gateway aracıdır.

Bu bölümde, API Gateway kavramını, Kong ve NGINX'in mikroservis yönetimindeki rollerini, özelliklerini ve en iyi uygulamalarını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

————————

API Gateway Nedir?

API Gateway, istemcilerin (web uygulamaları, mobil uygulamalar, diğer servisler) mikroservislere erişimini yöneten, istekleri uygun servislere yönlendiren ve merkezi bir kontrol noktası sağlayan bir ara katmandır. API Gateway, aşağıdaki temel işlevleri yerine getirir:

• İstek Yönlendirme: Gelen istekleri uygun mikroservislere yönlendirir.

• Güvenlik ve Kimlik Doğrulama: Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve diğer güvenlik politikalarını uygular.

• Yük Dengeleme: İsteklerin servis örnekleri arasında dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlar.

• Veri Dönüşümü: İstek ve yanıtların formatını dönüştürür, örneğin JSON'dan XML'e.

• Rate Limiting ve Throttling: Servislere gelen isteklerin sınırlandırılmasını ve kontrol edilmesini sağlar.

• Caching: Sık kullanılan verilerin önbelleğe alınarak performansın artırılmasına yardımcı olur.

————————

Neden API Gateway Kullanılır?

• Merkezi Güvenlik ve Politika Yönetimi

• • Tüm güvenlik politikaları, kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri API Gateway üzerinden yönetilir.

  • Mikroservislerin her birinde ayrı ayrı güvenlik mekanizmaları uygulamak yerine, merkezi bir noktada yönetim kolaylığı sağlar.

• İç Yapıyı Gizleme

• • İstemciler, mikroservislerin iç yapısını ve dağıtımını bilmek zorunda kalmaz.

  • API Gateway, mikroservislerin dış dünyaya açılan tek noktasıdır.

• Performans İyileştirmeleri

• • Önbellekleme, yük dengeleme ve sıkıştırma gibi işlemlerle performans artırılabilir.

  • Trafik yönetimi ve optimizasyonu kolaylaşır.

• Versiyonlama ve Esneklik

• • API versiyonları kolayca yönetilebilir.

  • Mikroservislerin güncellenmesi ve yeni servislerin eklenmesi, istemcileri etkilemeden yapılabilir.

• Protokol Dönüşümü

• • İstemcilerin kullandığı protokolleri (HTTP, WebSocket, gRPC vb.) mikroservislerin anladığı protokollere dönüştürebilir.

————————

Kong API Gateway

Kong, açık kaynaklı ve yüksek performanslı bir API Gateway ve mikroservis yönetim katmanıdır. Lua programlama diliyle yazılmıştır ve NGINX'in üzerinde çalışır. Kong, API yönetimi, güvenlik, trafik kontrolü ve geliştirilebilirlik gibi özellikler sunar.

Temel Özellikleri

• Yüksek Performans ve Ölçeklenebilirlik

• • NGINX tabanlı olduğundan yüksek performanslıdır.

  • Dağıtık ve yatay ölçeklenebilir bir mimariye sahiptir.

• Eklenti Tabanlı Mimari

• • Kong, eklentiler aracılığıyla işlevselliğini genişletebilir.

  • Önbellekleme, rate limiting, kimlik doğrulama, loglama gibi özellikler eklentilerle eklenebilir.

  • Kendi özel eklentilerinizi yazabilirsiniz.

• Gelişmiş Güvenlik

• • OAuth 2.0, JWT, Key Authentication gibi kimlik doğrulama yöntemlerini destekler.

  • TLS/SSL terminasyonu ve güvenli iletişim sağlar.

• Yönetim ve İzleme

• • RESTful bir Admin API aracılığıyla yönetilebilir.

  • Health check ve servis izleme özellikleri sunar.

  • Loglama ve metrik toplama için entegrasyonlar mevcuttur.

• Konfigürasyon Yönetimi

• • Konfigürasyonlar, veritabanı veya dosya sistemi üzerinden yönetilebilir.

  • Kong Admin API  ile dinamik olarak ayarlar güncellenebilir.

• Servis Keşfi

• • Servislerin otomatik keşfi ve kayıt edilmesi mümkündür.

  • Consul, etcd gibi servis keşfi araçlarıyla entegrasyon sağlar.

Mimarisi

• Kong Node'ları

• • Birden fazla Kong Node'u, yüksek erişilebilirlik ve ölçeklenebilirlik için birlikte çalışabilir.

  • Node'lar stateless olarak çalışır.

• Kong Database

• • Konfigürasyon verilerini depolamak için PostgreSQL veya Cassandra kullanılabilir.

  • DB-less Mode: Veritabanı olmadan, konfigürasyonların YAML veya JSON dosyalarıyla yönetilmesini sağlar.

• Admin API

• • Kong'un yönetimi ve konfigürasyonu için RESTful bir API sunar.

Kurulum ve Kullanım

• Kurulum

• • Docker, Kubernetes, paket yöneticileri veya kaynak koddan kurulum seçenekleri mevcuttur.

  • Örnek Docker Kurulumu:

  •         docker run -d --name kong-database \

  •             -p 5432:5432 \

  •             -e "POSTGRES_USER=kong" \

  •             -e "POSTGRES_DB=kong" \

  •             postgres:9.6

  •      

  •         docker run -d --name kong \

  •             --link kong-database:kong-database \

  •             -e "KONG_DATABASE=postgres" \

  •             -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \

  •             -e "KONG_CASSANDRA_CONTACT_POINTS=kong-database" \

  •             -p 8000:8000 \

  •             -p 8443:8443 \

  •             -p 8001:8001 \

  •             -p 8444:8444 \

  •             kong:latest

• Servis ve Route Tanımlama

• • Servis: Arka uç mikroservisi temsil eder.

  • Route: İstemcilerin isteklerini servisle eşleştirmek için kullanılır.

  • Örnek:

  •         # Servis oluşturma

  •         curl -i -X POST http://localhost:8001/services/ \

  •           --data 'name=example-service' \

  •           --data 'url=http://example.com'

  •      

  •         # Route oluşturma

  •         curl -i -X POST http://localhost:8001/services/example-service/routes \

  •           --data 'paths[]=/example'

• Eklenti Ekleme

• • Eklentiler, servisler veya global olarak etkinleştirilebilir.

  • Örnek: Rate Limiting Eklentisi Ekleme

  •         curl -X POST http://localhost:8001/services/example-service/plugins \

  •           --data "name=rate-limiting" \

  •           --data "config.second=5"

Entegrasyonlar

• Kong Enterprise

• • İleri düzey özellikler ve kurumsal destek sunar.

  • API Analitiği, Portal, RBAC gibi ek özellikler içerir.

• Kong Ingress Controller

• • Kubernetes ortamında, Kong'u Ingress Controller olarak kullanmayı sağlar.

————————

NGINX ve NGINX Plus

NGINX, yüksek performanslı bir HTTP sunucusu ve ters proxy sunucusudur.  NGINX Plus, NGINX'in ticari sürümüdür ve ek özellikler sunar. NGINX, esnekliği ve performansı sayesinde API Gateway olarak kullanılabilir.

Temel Özellikleri

• Yüksek Performans ve Düşük Kaynak Kullanımı

• • Asenkron ve olay tabanlı mimarisi sayesinde yüksek performans sunar.

  • Düşük bellek ve CPU kullanımıyla verimlidir.

• Esnek Yapılandırma

• • Konfigürasyon dosyalarıyla detaylı ve esnek yapılandırma imkanı sunar.

  • Birçok kullanım senaryosuna uyarlanabilir.

• Güvenlik Özellikleri

• • TLS/SSL terminasyonu ve sertifika yönetimi.

  • IP tabanlı erişim kontrolü ve temel kimlik doğrulama.

  • WAF (Web Application Firewall) entegrasyonu.

• Yük Dengeleme ve Trafik Yönetimi

• • Farklı yük dengeleme algoritmaları (round robin, least connections, IP hash).

  • Sağlık kontrolleri ve hata yönetimi.

  • Trafik yönlendirme ve URL yeniden yazma.

• Modüler Yapı ve Eklentiler

• • NGINX, modüler bir mimariye sahiptir.

  • Ek modüllerle işlevsellik artırılabilir.

  • OpenResty ile Lua betikleri kullanarak dinamik özellikler eklenebilir.

NGINX Plus Ek Özellikleri

• Dinamik Konfigürasyon Yönetimi

• • NGINX Plus, API üzerinden dinamik konfigürasyon değişikliklerine izin verir.

• Gelişmiş Yük Dengeleme

• • Aktif sağlık kontrolleri, dinamik yeniden yapılandırma.

• Gelişmiş Güvenlik Özellikleri

• • JWT tabanlı kimlik doğrulama, OAuth 2.0 desteği.

• Metrik ve İzleme

• • Gelişmiş metrikler ve dashboard'lar.

NGINX ile API Gateway Uygulaması

• Ters Proxy ve Yük Dengeleme

• • NGINX, gelen istekleri arka uç sunuculara yönlendirir.

  • Örnek Konfigürasyon:

  •         http {

  •             upstream backend_servers {

  •                 server backend1.example.com;

  •                 server backend2.example.com;

  •             }

  •      

  •             server {

  •                 listen 80;

  •                 location /api/ {

  •                     proxy_pass http://backend_servers;

  •                 }

  •             }

  •         }

• Güvenlik ve Kimlik Doğrulama

• • Temel kimlik doğrulama veya JWT kullanarak güvenlik uygulanabilir.

  • Örnek JWT Kimlik Doğrulama (NGINX Plus):

  •         auth_jwt "Closed Site";

  •         auth_jwt_key_file conf/keys/jwt_public_key.pem;

• Rate Limiting ve Trafik Kontrolü

• • NGINX, istekleri sınırlandırmak için rate limiting modülünü kullanır.

  • Örnek Rate Limiting Konfigürasyonu:

  •         http {

  •             limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;

  •      

  •             server {

  •                 location /api/ {

  •                     limit_req zone=one burst=10 nodelay;

  •                     proxy_pass http://backend_servers;

  •                 }

  •             }

  •         }

• URL Yeniden Yazma ve Yönlendirme

• • İsteklerin URL'lerini yeniden yazarak veya yönlendirerek uygun servislere iletebilir.

  • Örnek:

  •         location /oldapi/ {

  •             rewrite ^/oldapi/(.*)$ /newapi/$1 permanent;

  •         }

• Gelişmiş Özellikler İçin OpenResty Kullanımı

• • OpenResty, NGINX ve LuaJIT üzerine inşa edilmiş bir platformdur.

  • Lua betikleri ile dinamik davranışlar ve özelleştirmeler eklenebilir.

NGINX Ingress Controller (Kubernetes)

• NGINX Ingress Controller, Kubernetes ortamında Ingress kaynaklarını yönetmek için kullanılır.

• Gelen isteklerin Kubernetes servislerine yönlendirilmesini sağlar.

• Hem NGINX Open Source hem de NGINX Plus ile çalışabilir.

————————

Kong ve NGINX Karşılaştırması

Özellik	Kong	NGINX/NGINX Plus
Performans	Yüksek performans, NGINX tabanlı	Çok yüksek performans, asenkron mimari
Eklenti Sistemi	Gelişmiş eklenti sistemi, özelleştirilebilir	Modüler yapı, OpenResty ile genişletilebilir
Yönetim Arayüzü	Admin API, Konga (geliştirici arayüzü)	NGINX Plus'ta dinamik API, Open Source'ta yok
Güvenlik	OAuth2, JWT, ACL, IP kısıtlamaları	Temel kimlik doğrulama, JWT (NGINX Plus)
Veritabanı Gereksinimi	PostgreSQL, Cassandra veya DB-less mod	Konfigürasyon dosyaları ile yönetim
Metrik ve İzleme	API bazlı metrikler, Prometheus entegrasyonu	Temel metrikler, NGINX Plus'ta gelişmiş metrikler
Kurulum ve Yapılandırma	Daha kolay ve API üzerinden yönetim	Daha esnek ancak manuel konfigürasyon gerekebilir
Topluluk ve Destek	Aktif topluluk, kurumsal destek mevcut	Geniş topluluk, NGINX Plus için kurumsal destek

Seçim Kriterleri

• Kong'u Tercih Edin Eğer:

• • API yönetimi için hazır bir çözüm istiyorsanız.

  • Zengin eklenti ekosistemi ve kolay entegrasyon önemliyse.

  • Dinamik ve API üzerinden yönetilebilir bir yapı arıyorsanız.

• NGINX/NGINX Plus'ı Tercih Edin Eğer:

• • Esnek ve yüksek performanslı bir ters proxy ve yük dengeleyiciye ihtiyacınız varsa.

  • Özelleştirilmiş konfigürasyonlarla kontrolü elinizde tutmak istiyorsanız.

  • OpenResty veya Lua ile özel işlevsellik eklemek istiyorsanız.

————————

En İyi Uygulamalar

• Güvenlik Politikalarını Uygulayın

• • Kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmalarını etkinleştirin.

  • TLS/SSL terminasyonu ile güvenli iletişim sağlayın.

• Performansı Optimize Edin

• • Önbellekleme ve sıkıştırma özelliklerini kullanarak yanıt sürelerini azaltın.

  • Yük dengeleme algoritmalarını ve sağlık kontrollerini etkin bir şekilde yapılandırın.

• Versiyonlama ve Sürüm Yönetimi

• • API versiyonlarını yöneterek geriye dönük uyumluluğu sağlayın.

  • Yeni sürümleri kademeli olarak dağıtarak olası sorunları minimize edin.

• Rate Limiting ve Throttling

• • Servislerin aşırı yüklenmesini önlemek için istekleri sınırlandırın.

  • Farklı kullanıcı veya istemci türleri için farklı limitler belirleyin.

• Loglama ve İzleme

• • İstek ve yanıtları loglayarak sorunları tespit edin ve performansı izleyin.

  • Metrikleri toplayarak sistemin genel sağlığını ve performansını değerlendirin.

• Otomasyon ve CI/CD Entegrasyonu

• • Konfigürasyon yönetimini otomatikleştirerek tutarlılığı sağlayın.

  • CI/CD süreçlerine API Gateway yapılandırmalarını dahil edin.

• Ekiplerin Eğitimi ve Farkındalığı

• • Geliştirici ve operasyon ekiplerinin API Gateway araçları konusunda eğitimli olmasını sağlayın.

  • Süreçlerin ve politikaların doğru bir şekilde uygulanmasını teşvik edin.

————————

Örnek Uygulama Senaryosu

Senaryo:

Bir medya akış platformu, mikroservis mimarisini kullanarak kullanıcı yönetimi, içerik sunumu ve ödeme işlemleri gibi hizmetler sunmaktadır. Platform, kullanıcıların farklı cihazlardan (web, mobil, akıllı TV) erişimini desteklemektedir. Şirket, API isteklerinin güvenli ve verimli bir şekilde yönetilmesini, servislerin ölçeklenebilirliğini ve performansını artırmak istemektedir.

Çözüm:

• Kong Kullanımı:

• • Kurulum ve Konfigürasyon:

  • • Kong, Kubernetes ortamına  Kong Ingress Controller  olarak kurulmuştur.

    • Mikroservisler, Kong aracılığıyla dış dünyaya açılmıştır.

• Güvenlik ve Kimlik Doğrulama:

• • JWT eklentisi kullanılarak istemci kimlik doğrulaması sağlanmıştır.

  • OAuth 2.0 eklentisi ile yetkilendirme mekanizmaları uygulanmıştır.

• Rate Limiting ve Trafik Kontrolü:

• • Kullanıcı bazında rate limiting eklentisi ile istekler sınırlandırılmıştır.

  • Trafik yönlendirme ve canary release stratejileri uygulanmıştır.

• Loglama ve İzleme:

• • Metrikler Prometheus aracılığıyla toplanmış, Grafana ile görselleştirilmiştir.

  • Loglar merkezi bir log yönetim sistemiyle entegre edilmiştir.

• NGINX Kullanımı:

• • Yük Dengeleme ve Performans Optimizasyonu:

  • • NGINX, iç servisler arasında yük dengeleme ve önbellekleme amacıyla kullanılmıştır.

    • Statik içeriklerin sunumu için NGINX kullanılmış, böylece sunucu yükü azaltılmıştır.

• Güvenlik Duvarı ve Erişim Kontrolleri:

• • NGINX ile IP tabanlı erişim kısıtlamaları ve temel güvenlik önlemleri uygulanmıştır.

————————

Sonuç

API Gateway Araçları, mikroservis mimarisinin etkin bir şekilde yönetilmesi, güvenlik, performans ve ölçeklenebilirlik hedeflerinin karşılanması için vazgeçilmezdir.  Kong  ve  NGINX, bu alanda yaygın olarak kullanılan ve farklı ihtiyaçlara yönelik çözümler sunan iki önemli araçtır.

Kong, API yönetimi için zengin özelliklere sahip, eklentilerle genişletilebilir ve dinamik bir yapı sunar. NGINX ise yüksek performansı ve esnek konfigürasyon imkanıyla ters proxy, yük dengeleyici ve temel bir API Gateway olarak kullanılabilir.

İhtiyaçlarınıza, ekibinizin yetkinliklerine ve mevcut altyapınıza göre doğru aracı seçmek önemlidir. Doğru bir şekilde uygulandığında, API Gateway araçları ile mikroservislerin yönetimi daha etkin hale gelir, güvenlik artırılır ve sistemin genel performansı iyileştirilir. Bu da kullanıcı deneyimini ve işletme verimliliğini olumlu yönde etkiler.

————————

Mikroservislerin Geleceği

Mikroservis mimarisi, son yıllarda yazılım geliştirme dünyasında büyük bir ilgi görmüş ve birçok şirket tarafından benimsenmiştir. Uygulamaların daha esnek, ölçeklenebilir ve yönetilebilir hale gelmesini sağlayan bu yaklaşım, geleneksel monolitik mimarilere alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Peki, mikroservislerin geleceği nasıl şekillenecek? Bu bölümde, mikroservis mimarisinin gelecekteki eğilimlerini, karşılaşılabilecek zorlukları ve ortaya çıkacak yeni teknolojileri inceleyeceğiz.

————————

Mikroservis Mimarisinin Mevcut Durumu

Mikroservisler, büyük ve karmaşık uygulamaların daha küçük, bağımsız ve modüler bileşenlere bölünerek geliştirilmesini sağlar. Bu yaklaşım, aşağıdaki avantajları sunar:

• Esneklik ve Hızlı Geliştirme: Takımlar, bağımsız olarak çalışarak yeni özellikleri hızlı bir şekilde geliştirebilir.

• Ölçeklenebilirlik: Her bir mikroservis, kendi ihtiyaçlarına göre bağımsız olarak ölçeklendirilebilir.

• Teknoloji Çeşitliliği: Farklı mikroservisler, ihtiyaçlarına göre farklı programlama dilleri ve teknolojiler kullanabilir.

• Hata İzolasyonu: Bir mikroserviste oluşan hata, diğer servisleri etkilemez.

Ancak mikroservislerin yaygınlaşmasıyla birlikte, bazı zorluklar da ortaya çıkmıştır:

• Artan Karmaşıklık: Mikroservis sayısı arttıkça, sistemin genel yönetimi ve izlenmesi zorlaşır.

• Dağıtık Sistem Zorlukları: Servisler arası iletişim, veri tutarlılığı ve hataya dayanıklılık gibi konular daha karmaşık hale gelir.

• Operasyonel Yük: Mikroservislerin dağıtımı, izlenmesi ve yönetimi için daha gelişmiş operasyonel becerilere ihtiyaç duyulur.

————————

Gelecekte Mikroservisleri Etkileyecek Eğilimler

1. Serverless (Sunucusuz) Mimari ve Function as a Service (FaaS)

Sunucusuz mimari, geliştiricilerin altyapı yönetimiyle uğraşmadan kod yazmasına olanak tanır.  Function as a Service (FaaS), uygulamaların işlev bazında çalıştırılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

• Etkisi: Mikroservislerin daha küçük birimlere bölünmesi ve işlev bazında yönetilmesi trendi güçlenecek.

• Avantajlar: Daha düşük operasyonel maliyetler, otomatik ölçeklendirme, hızlı dağıtım.

• Zorluklar: Soğuk başlangıç gecikmeleri, durum yönetimi ve uygulama mimarisinin yeniden tasarlanması gerekliliği.

2. Service Mesh Teknolojilerinin Olgunlaşması

Service Mesh, mikroservisler arasındaki iletişimi yönetmek için kullanılan bir katmandır.  Istio,  Linkerd  gibi çözümler bu alanda önemli rol oynar.

• Etkisi: Servisler arası iletişimin güvenliği, izlenebilirliği ve yönetimi daha da iyileşecek.

• Gelişmeler: Service mesh araçlarının daha kolay kurulumu ve yönetimi, standartların oluşması.

• Zorluklar: Karmaşıklığın artması, performans üzerinde potansiyel olumsuz etkiler.

3. Dağıtık Veri Yönetimi ve Veri Tutarlılığı

Mikroservisler, genellikle kendi veritabanlarına sahip olup, veri tutarlılığı ve bütünlüğü önemli bir konu haline gelir.

• Etkisi: Veri tutarlılığı ve senkronizasyonu için yeni modeller ve araçlar geliştirilecek.

• Gelişmeler:  Event Sourcing,  CQRS  gibi mimari desenlerin daha yaygın kullanımı.

• Zorluklar: Veri tutarlılığının sağlanması için daha karmaşık mimarilerin yönetimi.

4. Yapay Zeka ve Otomasyonun Artan Rolü

Yapay zeka ve makine öğrenmesi, mikroservislerin yönetimi ve optimizasyonunda daha fazla kullanılacak.

• Etkisi: Otomatik ölçeklendirme, anormallik tespiti ve performans optimizasyonu için yapay zeka tabanlı araçlar kullanılacak.

• Gelişmeler:  AIOps  kavramının yaygınlaşması, operasyonel süreçlerin otomasyonu.

• Zorluklar: Yapay zeka modellerinin eğitimi ve yönetimi, veri gizliliği ve güvenliği.

5. Edge Computing ve Dağıtık İşlem Gücü

Edge Computing, verinin üretildiği noktaya yakın işlem yapılmasını sağlar.

• Etkisi: Mikroservislerin merkezi veri merkezleri yerine uç noktalarda çalıştırılması trendi güçlenecek.

• Gelişmeler: IoT cihazları ve edge cihazları için optimize edilmiş mikroservis mimarileri.

• Zorluklar: Dağıtık ortamlarda yönetim, güvenlik ve veri tutarlılığı.

6. Standartların ve En İyi Uygulamaların Olgunlaşması

Mikroservislerin yaygınlaşmasıyla birlikte, standartlar ve en iyi uygulamalar daha belirgin hale gelecek.

• Etkisi: Geliştiriciler ve ekipler için rehberlik sağlayan standartlar oluşacak.

• Gelişmeler:  OpenTelemetry,  Open Policy Agent  gibi açık standartların benimsenmesi.

• Zorluklar: Standartların takip edilmesi ve mevcut sistemlere entegrasyonu.

7. Güvenlik ve Uyumluluk Odaklı Yaklaşımlar

Güvenlik, mikroservislerin geleceğinde daha da kritik bir rol oynayacak.

• Etkisi:  Zero Trust Security  modelleri ve güvenlik otomasyonu önem kazanacak.

• Gelişmeler: Güvenlik politikalarının merkezi olarak yönetilmesi, otomatik güvenlik testleri.

• Zorluklar: Güvenlik politikalarının karmaşıklığı, uyumluluk gereksinimlerinin karşılanması.

————————

Gelecekte Karşılaşılabilecek Zorluklar ve Çözümler

1. Karmaşıklığın Yönetimi

• Zorluk: Mikroservis sayısının artmasıyla birlikte sistemin genel yönetimi ve izlenmesi zorlaşır.

• Çözüm: Otomasyon araçlarının ve platformlarının kullanımı,  Platform Engineering  yaklaşımlarının benimsenmesi.

2. Kültürel ve Organizasyonel Değişimler

• Zorluk: Mikroservis mimarisi, organizasyon yapısını ve kültürünü etkiler.

• Çözüm:  DevOps  ve  SRE (Site Reliability Engineering)  prensiplerinin benimsenmesi, ekiplerin eğitimine yatırım yapılması.

3. Performans ve Gecikme Süreleri

• Zorluk: Servisler arası iletişimin artması, gecikme sürelerini artırabilir.

• Çözüm: Optimizasyon tekniklerinin kullanımı,  gRPC  gibi yüksek performanslı iletişim protokollerinin benimsenmesi.

4. Test ve Kalite Güvence

• Zorluk: Dağıtık sistemlerin test edilmesi ve kalite güvencesi zorlaşır.

• Çözüm: Otomatik testlerin ve  CI/CD  süreçlerinin iyileştirilmesi,  Chaos Engineering  yaklaşımlarının kullanılması.

————————

Yeni Teknolojiler ve Araçlar

1. DAPR (Distributed Application Runtime)

• Tanım: Mikroservislerin geliştirilmesini kolaylaştıran bir uygulama altyapısıdır.

• Avantajlar: Servisler arası iletişim, durum yönetimi, yayınlama/abonelik mekanizmaları gibi konularda standartlaştırma sağlar.

2. WebAssembly (WASM)

• Etkisi: WebAssembly, mikroservislerin daha hafif ve hızlı bir şekilde çalıştırılmasını sağlayabilir.

• Gelişmeler: Sunucu tarafında WASM kullanımıyla platform bağımsız mikroservislerin geliştirilmesi.

3. Ballerina Programlama Dili

• Tanım: Mikroservisler ve bulut uygulamaları için tasarlanmış bir programlama dilidir.

• Avantajlar: Ağ işlemleri ve dağıtık sistemler için yerleşik destek sunar.

————————

Mikroservislerin Evrimi: Makroservislere Geri Dönüş mü?

Bazı uzmanlar, mikroservislerin getirdiği karmaşıklığın bazı durumlarda faydalardan daha ağır bastığını öne sürerek, daha büyük ve yönetilebilir servislerin (makroservisler) tercih edilebileceğini savunmaktadır.

• Etkisi: Uygulama mimarilerinde, ihtiyaca göre mikroservisler ve monolitik yapılar arasında dengeli bir yaklaşım benimsenebilir.

• Gelişmeler:  Modüler Monolitik  yaklaşımlar, mikroservislerin avantajlarını monolitik mimarilerle birleştirmeyi hedefler.

• Zorluklar: Doğru dengeyi bulmak ve ihtiyaçlara uygun mimariyi seçmek önemli bir karar sürecidir.

————————

Sonuç ve Öneriler

Mikroservislerin geleceği, teknolojik gelişmeler, endüstri trendleri ve organizasyonların ihtiyaçları doğrultusunda şekillenecektir. Aşağıdaki öneriler, mikroservis mimarisini benimseyen veya benimsemeyi düşünen kuruluşlar için yol gösterici olabilir:

• Sürekli Öğrenme ve Adaptasyon

• • Teknoloji hızla değişiyor; ekiplerin ve organizasyonların yeni gelişmelere açık olması önemlidir.

  • Eğitim ve bilgi paylaşımı kültürü teşvik edilmelidir.

• Doğru Araç ve Teknolojilerin Seçimi

• • İhtiyaçlara ve kaynaklara uygun araçlar ve teknolojiler seçilmelidir.

  • Yeni teknolojileri denemeden önce pilot projelerle test etmek faydalı olabilir.

• Kültürel ve Organizasyonel Uyum

• • Mikroservis mimarisi, sadece teknik bir değişim değil, aynı zamanda kültürel bir dönüşümdür.

  • Ekiplerin işbirliği içinde çalışması, sorumlulukların net olması ve iletişimin güçlü olması gereklidir.

• Güvenlik ve Uyumluluk Önceliği

• • Güvenlik, sistem tasarımının en başından itibaren dikkate alınmalıdır.

  • Yasal ve uyumluluk gereksinimleri göz önünde bulundurulmalıdır.

• Karmaşıklığın Yönetimi İçin Otomasyon

• • Otomasyon araçları ve süreçleri, operasyonel yükü azaltmak için kullanılmalıdır.

  • Infrastructure as Code (IaC)  ve  Configuration as Code  yaklaşımları benimsenmelidir.

• Performans ve Maliyet Optimizasyonu

• • Sistem performansı ve maliyetler düzenli olarak izlenmeli ve optimize edilmelidir.

  • Bulut hizmetlerinin ve kaynakların verimli kullanımı sağlanmalıdır.

————————

Mikroservislerin geleceği, teknolojik yenilikler, endüstri ihtiyaçları ve organizasyonel dönüşümlerle şekillenecektir. Mikroservis mimarisi, doğru uygulandığında büyük faydalar sağlayabilir, ancak beraberinde getirdiği zorluklar da göz ardı edilmemelidir. Gelecekte, mikroservislerin daha akıllı, güvenli ve verimli hale gelmesi için yeni araçlar, teknolojiler ve yaklaşımlar geliştirilecektir. Organizasyonların bu değişime ayak uydurabilmesi için esnek, öğrenmeye açık ve proaktif bir yaklaşım benimsemesi gerekmektedir.

Mikroservis Mimarisi ile Gelen Zorluklar ve Çözümler

Mikroservis mimarisi, uygulamaların küçük, bağımsız ve işlevsel olarak ayrıştırılmış servisler halinde geliştirilmesini teşvik eder. Bu yaklaşım, esneklik, ölçeklenebilirlik ve hızlı dağıtım gibi birçok avantaj sunar. Ancak, mikroservis mimarisi aynı zamanda belirli zorlukları da beraberinde getirir. Bu bölümde, mikroservis mimarisiyle gelen başlıca zorlukları ve bu zorluklara yönelik çözümleri detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

————————

1. Artan Sistem Karmaşıklığı

Zorluk

Mikroservisler, monolitik mimariye göre daha fazla sayıda bağımsız servis içerir. Bu durum, sistemin genel karmaşıklığını artırır:

• Servislerin Yönetimi:  Çok sayıda servisin dağıtımı, izlenmesi ve yönetimi zorlaşır.

• Bağımlılıklar ve İletişim:  Servisler arasındaki bağımlılıklar ve iletişim kanalları karmaşık bir ağ oluşturur.

• Konfigürasyon Yönetimi:  Her bir servisin kendi konfigürasyonları ve ayarları vardır.

Çözüm

• Otomasyon Araçları Kullanımı:

  • Kubernetes,  Docker Swarm  gibi konteyner orkestrasyon araçlarıyla servis dağıtımını ve yönetimini otomatikleştirin.

  • CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)  süreçlerini otomatikleştirin.

• Servis Keşfi ve Kayıt Sistemi:

  • Consul,  Etcd,  Eureka  gibi servis keşfi araçlarıyla servislerin dinamik olarak bulunmasını sağlayın.

  • Servislerin adreslerinin ve portlarının merkezi olarak yönetilmesini sağlayın.

• Merkezi Konfigürasyon Yönetimi:

  • Spring Cloud Config,  Consul  gibi araçlarla konfigürasyonları merkezi olarak yönetin.

  • Konfigürasyon değişikliklerini servisleri yeniden başlatmadan uygulayın.

• Standartlaşma ve Dokümantasyon:

  • API sözleşmelerini ve iletişim protokollerini standartlaştırın.

  • Detaylı dokümantasyon ve şemalarla sistemin genel görünümünü koruyun.

————————

2. Servisler Arası İletişim ve Ağ Karmaşıklığı

Zorluk

• Ağ Gecikmeleri ve Güvenilirlik:  Servisler arası iletişim ağ üzerinden gerçekleştiği için gecikme ve hata olasılığı artar.

• İletişim Protokolleri:  Farklı servisler arasında tutarlı ve verimli iletişim protokollerinin seçilmesi gereklidir.

• Yüksek Bağlantılılık:  Bir servisin diğer birçok servise bağlı olması, hata durumlarında zincirleme etkilere yol açabilir.

Çözüm

• Hafif İletişim Protokolleri Kullanın:

  • gRPC,  Thrift  gibi hafif ve hızlı protokolleri tercih edin.

  • HTTP/2  ile daha verimli iletişim sağlayın.

• Circuit Breaker (Devre Kesici) Desenini Uygulayın:

  • Hystrix,  Resilience4j  gibi kütüphanelerle hata toleransını artırın.

  • Hata durumlarında servislerin kendini korumasını ve hızlı toparlanmasını sağlayın.

• Servis Mesh Kullanımı:

  • Istio,  Linkerd  gibi servis mesh çözümleriyle ağ trafiğini yönetin.

  • Servisler arası iletişimde güvenlik, izleme ve politikaları merkezi olarak yönetin.

• Asenkron İletişim ve Mesajlaşma:

  • Kafka,  RabbitMQ,  ActiveMQ  gibi mesajlaşma sistemleriyle servisler arası iletişimi asenkron hale getirin.

  • Bu sayede servislerin bağımlılıklarını azaltın ve sistemin dayanıklılığını artırın.

————————

3. Veri Yönetimi ve Tutarlılık

Zorluk

• Dağıtık Veri Tabanları:  Her servis kendi veritabanına sahip olduğunda, verilerin tutarlı ve senkronize olması zorlaşır.

• Veri Tutarlılığı:  Dağıtık sistemlerde  ACID  özelliklerini korumak zor olabilir.

• Veri Senkronizasyonu ve Replikasyon:  Verilerin farklı servisler arasında güncel tutulması gereklidir.

Çözüm

• Veri Yönetimi Stratejisi Belirleyin:

  • Database per Service  yaklaşımını benimseyin, her servisin kendi veritabanı olsun.

  • Veri tutarlılığı gereksinimlerine göre uygun stratejiler belirleyin.

• Saga Deseni Kullanımı:

  • Dağıtık işlemler için  Saga  deseniyle işlemlerin bütünlüğünü yönetin.

  • İleri (forward) ve geri (compensating) işlemlerle tutarlılığı sağlayın.

• Event Sourcing ve CQRS:

  • Event Sourcing  ile veritabanı durumunu olaylar dizisi olarak yönetin.

  • CQRS (Command Query Responsibility Segregation)  ile okuma ve yazma işlemlerini ayırın.

• Asenkron İletişim:

  • Servisler arası veri paylaşımında olay tabanlı asenkron iletişimi tercih edin.

  • Veri değişikliklerini olaylar aracılığıyla diğer servislere iletin.

————————

4. Test ve Hata Ayıklama Zorlukları

Zorluk

• Dağıtık Yapının Test Edilmesi:  Birçok bağımsız servisin etkileşimini test etmek karmaşıktır.

• Hata Ayıklama ve İzleme:  Bir hatanın kaynağını bulmak zorlaşır.

• Servis Bağımlılıkları:  Bir servis diğer servislerin durumuna bağlı olabilir, bu da testleri etkiler.

Çözüm

• Otomatik Test Süreçleri Oluşturun:

  • Birleşik Testler (Integration Tests):  Servisler arası etkileşimleri test edin.

  • Sözleşme Tabanlı Testler (Contract Testing):  Servislerin API sözleşmelerine uygunluğunu doğrulayın.

• Dağıtık İzleme ve Loglama:

  • Dağıtık İzleme (Distributed Tracing):  Jaeger,  Zipkin  gibi araçlarla isteklerin izini sürün.

  • Merkezi Log Yönetimi:  Logları merkezi bir sistemde toplayarak analiz edin (örneğin,  ELK Stack).

• Mock ve Stub Kullanımı:

  • Test ortamlarında diğer servislerin davranışlarını taklit eden mock ve stub'lar kullanın.

  • Bağımlılıkları izole ederek testlerin güvenilirliğini artırın.

• Feature Toggle ve Canary Release:

  • Yeni özellikleri kademeli olarak etkinleştirerek riskleri yönetin.

  • Üretim ortamında kontrollü testler yapın.

————————

5. Dağıtım ve Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (CI/CD)

Zorluk

• Dağıtım Karmaşıklığı:  Birden fazla servisin uyumlu bir şekilde dağıtılması zor olabilir.

• Versiyon Uyumluluğu:  Farklı servis sürümleri arasında uyumluluk sorunları ortaya çıkabilir.

• Otomasyon İhtiyacı:  Manuel dağıtım süreçleri hata riskini artırır.

Çözüm

• CI/CD Boru Hatları Oluşturun:

  • Otomatik testler, derleme ve dağıtım süreçlerini CI/CD araçlarıyla yönetin (örneğin,  Jenkins,  GitLab CI/CD,  Azure DevOps).

  • Her servisin kendi bağımsız dağıtım süreci olmasını sağlayın.

• Konteynerizasyon ve Orkestrasyon:

  • Docker  ile servisleri konteynerize edin.

  • Kubernetes  gibi araçlarla konteynerleri yönetin ve dağıtın.

• Versiyonlama ve Geriye Dönük Uyumluluk:

  • API'lerin versiyonlarını yönetin ve geriye dönük uyumluluğu koruyun.

  • Semantik Versiyonlama  ile sürüm numaralarını anlamlı hale getirin.

• Blue/Green ve Canary Deployment:

  • Yeni sürümleri kademeli veya paralel olarak dağıtarak riskleri azaltın.

  • Trafiği aşamalı olarak yeni sürüme yönlendirerek olası sorunları tespit edin.

————————

6. İzleme ve Görünürlük Eksikliği

Zorluk

• Servislerin Durumunu İzleme:  Dağıtık yapıda servislerin sağlık durumunu ve performansını izlemek zorlaşır.

• Anormallik Tespiti:  Performans sorunları ve hataların kaynağını bulmak güçleşir.

• Merkezi Görünürlük İhtiyacı:  Sistem genelinde bir görünürlük sağlamak önemlidir.

Çözüm

• Merkezi İzleme Sistemleri Kullanın:

  • Prometheus,  Grafana  gibi araçlarla metrikleri toplayın ve görselleştirin.

  • ELK Stack  ile logları analiz edin.

• Dağıtık İzleme Uygulayın:

  • OpenTelemetry  gibi standartlarla servisler arası istekleri izleyin.

  • Dağıtık İzleme  ile isteklerin uçtan uca takibini yapın.

• Sağlık Kontrolleri ve Uyarılar:

  • Servislerin sağlık durumunu sürekli kontrol eden mekanizmalar oluşturun.

  • Anormallikler ve hata durumlarında otomatik uyarılar oluşturun.

• SLA ve SLO Tanımları:

  • Hizmet Düzeyi Anlaşmaları (SLA) ve Hizmet Düzeyi Hedefleri (SLO) belirleyin.

  • Bu hedeflere göre performansı izleyin ve iyileştirin.

————————

7. Güvenlik Zorlukları

Zorluk

• Artan Saldırı Yüzeyi:  Daha fazla servis, potansiyel saldırı noktalarını artırır.

• Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme:  Servisler arası ve istemci-arka uç iletişiminde güvenlik önemlidir.

• Veri Güvenliği:  Hassas verilerin güvenliğinin sağlanması gereklidir.

Çözüm

• Güvenlik Katmanları Oluşturun:

  • API Gateway  ile istemci isteklerini güvenli hale getirin.

  • Servis Mesh  ile servisler arası iletişimi şifreleyin ve kimlik doğrulaması yapın.

• Kimlik ve Erişim Yönetimi:

  • OAuth 2.0,  JWT,  OpenID Connect  gibi standartları kullanarak kimlik doğrulama ve yetkilendirme süreçlerini yönetin.

  • Merkezi bir  Kimlik Sağlayıcı (Identity Provider)  kullanın.

• Güvenlik Politikaları ve Standartları:

  • Zero Trust  güvenlik modelini benimseyin.

  • Güvenlik politikalarını merkezi olarak yönetin ve uygulayın.

• Güvenlik Testleri ve Denetimleri:

  • Düzenli olarak güvenlik açıklarını tespit etmek için penetrasyon testleri ve güvenlik taramaları yapın.

  • DevSecOps  yaklaşımını benimseyerek güvenliği geliştirme sürecine entegre edin.

————————

8. Organizasyonel ve Kültürel Zorluklar

Zorluk

• Ekiplerin Koordinasyonu:  Bağımsız ekiplerin uyum içinde çalışması gereklidir.

• Bilgi Paylaşımı ve Silo Etkisi:  Ekipler arasında bilgi akışı ve işbirliği sağlanmalıdır.

• Değişim Yönetimi:  Mikroservis mimarisine geçiş, organizasyonel değişiklikleri gerektirir.

Çözüm

• DevOps Kültürünü Benimseyin:

  • Geliştirme ve operasyon ekipleri arasında işbirliğini artırın.

  • Ortak hedefler ve sorumluluklar belirleyin.

• Çapraz Fonksiyonel Ekipler Oluşturun:

  • Her bir mikroservis veya servis grubundan sorumlu, farklı yetkinliklere sahip ekipler kurun.

  • Ekiplerin tam sahiplik (end-to-end ownership) prensibini benimsemesini teşvik edin.

• Eğitim ve Bilinçlendirme:

  • Ekiplerin mikroservis mimarisi, dağıtık sistemler ve ilgili teknolojiler konusunda eğitim almasını sağlayın.

  • Başarı hikayeleri ve deneyim paylaşımlarıyla farkındalığı artırın.

• İletişim ve İşbirliği Araçları Kullanın:

  • Slack,  Microsoft Teams,  Confluence  gibi araçlarla iletişimi ve bilgi paylaşımını kolaylaştırın.

  • Düzenli toplantılar ve etkinliklerle ekiplerin bir araya gelmesini sağlayın.

————————

9. Sürüm Yönetimi ve Uyumluluk

Zorluk

• API Değişiklikleri:  Servislerin API'lerinde yapılan değişiklikler diğer servisleri etkileyebilir.

• Uyumluluk Sorunları:  Farklı servis sürümleri arasında uyumsuzluklar ortaya çıkabilir.

• Versiyon Yönetimi Karmaşıklığı:  Birden fazla servis ve sürümün yönetilmesi zordur.

Çözüm

• Semantik Versiyonlama Kullanın:

  • Sürüm numaralarını  major.minor.patch  formatında kullanarak değişikliklerin etkisini belirtin.

  • Büyük değişikliklerde (breaking changes) major sürümü artırın.

• Geriye Dönük Uyumluluk Sağlayın:

  • API'lerde geriye dönük uyumluluğu koruyarak diğer servislerin etkilenmesini önleyin.

  • Eski ve yeni API sürümlerini bir süre paralel olarak destekleyin.

• API Gateway ve Adaptörler:

  • API Gateway  üzerinden farklı API sürümlerini yönetin.

  • Adaptör veya çeviricilerle uyumluluk sorunlarını giderin.

• Sözleşme Tabanlı Geliştirme:

  • API Sözleşmeleri  (örneğin,  OpenAPI/Swagger) ile servislerin arayüzlerini tanımlayın.

  • Sözleşme değişikliklerini dikkatle yönetin ve iletişimini sağlayın.

————————

10. State Management (Durum Yönetimi)

Zorluk

• Durumsuz Servisler:  Mikroservislerin mümkün olduğunca durumsuz olması istenir, ancak bazı işlemler durum yönetimi gerektirir.

• Oturum Yönetimi:  Kullanıcı oturumlarının yönetilmesi ve paylaşılması zorlaşır.

• Veri Tutarlılığı:  Durum bilgisi olan servislerde veri tutarlılığı sağlamak karmaşıktır.

Çözüm

• Durumsuz Servisler Tasarlayın:

  • Servislerin durumsuz olmasını sağlayarak ölçeklenebilirliği artırın.

  • Durum bilgisini dış sistemlerde (örneğin, veritabanı, cache) yönetin.

• Merkezi Oturum Yönetimi:

  • JWT (JSON Web Token)  gibi taşınabilir oturum yönetimi yöntemlerini kullanın.

  • Oturum bilgisini istemci tarafında veya merkezi bir yerde saklayın.

• Dağıtık Cache Kullanımı:

  • Redis,  Memcached  gibi dağıtık cache sistemleriyle durum bilgisini yönetin.

  • Cache tutarlılığı ve yenileme stratejilerini belirleyin.

• Event Sourcing ve Durum Yönetimi:

  • Event Sourcing  ile sistem durumunu olaylar üzerinden yönetin.

  • Snapshot  mekanizmalarıyla performansı optimize edin.

————————

Genel Sonuç ve Öneriler

Mikroservis mimarisi, doğru uygulandığında büyük avantajlar sunar, ancak beraberinde önemli zorluklar da getirir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için:

• Planlı ve Stratejik Yaklaşın:

  • Mikroservis mimarisine geçişi ve yönetimini iyi planlayın.

  • İhtiyaçlarınıza ve kaynaklarınıza uygun çözümler seçin.

• Doğru Araçları ve Teknolojileri Kullanın:

  • İhtiyaçlarınıza uygun, güvenilir ve ölçeklenebilir araçlar ve teknolojiler seçin.

  • Topluluk desteği ve dokümantasyonu güçlü olan çözümleri tercih edin.

• Ekiplerin Eğitimi ve Kültürel Dönüşüm:

  • Ekiplerin mikroservis mimarisi ve dağıtık sistemler konusunda yetkinliklerini artırın.

  • Organizasyonel yapıyı ve kültürü mikroservislerin gereksinimlerine göre şekillendirin.

• Sürekli İyileştirme ve Öğrenme:

  • Deneyimlerden ders çıkararak süreçleri ve uygulamaları sürekli iyileştirin.

  • Yeni teknolojilere ve yöntemlere açık olun.

• Güvenlik ve Kaliteyi Ön Planda Tutun:

  • Güvenlik politikalarını ve standartlarını uygulayın.

  • Test ve kalite güvencesi süreçlerini güçlü bir şekilde uygulayın.

Mikroservis mimarisiyle gelen zorluklar, doğru yaklaşımlar ve çözümlerle yönetilebilir. Bu sayede, mikroservislerin sunduğu esneklik, ölçeklenebilirlik ve hızlı inovasyon gibi avantajlardan tam anlamıyla yararlanabilirsiniz.